基于视觉SLAM的物体实例识别与语义地图构建

针对目前面向语义同步定位与地图构建(SLAM)研究大多需要已知三维对象模型作为先验知识,或者只对有限的几种物体的类别进行语义分割,而没有区分对象的个体的问题,结合目前先进的基于深度学习的实例分割算法和视觉SLAM算法提出了一种面向实例个体的物体识别和语义地图构建方法,使得机器人不仅获得了面向导航的环境几何信息,而且掌握了面向物体个体的属性和位置信息.该方法利用由视觉SLAM算法获得的图像帧间几何一致性约束来促进连续图像帧中物体匹配与识别结果,提高物体实例识别的精度,同时结合实例识别结果完成语义建图的任务.最后实现了基于视觉SLAM算法的物体实例识别与语义地图构建系统,并在ICL-NUIM数据集上进行实验,实验结果表明该系统能够基本完整地识别场景中的各种物体并生成环境的语义地图,验证了本方法的有效性.     

基于智能空间的家庭服务机器人SLAM

提出了基于智能空间的家庭服务机器人同步定位与地图构建(SLAM)方法.利用双目立体视觉传感器提取环境特征,获取环境中物体的Harris角点,通过立体匹配算法获取角点的三维几何信息,同时获取环境中这些几何特征对应的图像特征信息,并将混合信息进行绑定,作为实时更新信息存入智能空间信息库中,构建出三维立体混合特征地图.在SLAM实现过程中,首先建立系统模型并对该模型进行重构以实现线性化;其次移动机器人与智能空间实时地进行交互,实现快速数据关联;最后利用卡尔曼滤波算法处理信息的不确定性,估计出机器人的位姿,同时保存环境特征,逐步构建出环境地图.实验表明,该方法实时性好、精确度高.     

基于深度学习的动态场景语义SLAM

提出一种利用深度学习提高动态环境下视觉语义即时定位与地图构建(SLAM)的方法.首先用实例分割网络对关键帧进行实例分割,建立先验语义信息;然后计算特征点光流场对物体进一步区分,识别出场景真正运动物体并将属于动态物体的特征点去除;最后进行语义关联,建立无动态物体干扰的语义地图.将本文方法在室内环境公开数据集中测试,结果表明该方法可有效消除动态物体对建图的影响,提高建图精度.     

基于粒子滤波的移动机器人SLAM算法

针对FastSLAM算法对传感器精度要求较高,不适用于方向性差的超声传感器问题,提出了一种基于超声概率栅格地图环境特征点提取匹配的移动机器人粒子滤波同时定位与地图创建(SLAM)算法.该算法可分解为机器人位姿估计和环境路标估计2个部分.基于蒙特卡罗定位原理利用粒子滤波算法对机器人运动轨迹进行估计;在建立全局超声概率栅格地图的基础上,利用概率栅格地图环境特征提取算法对环境路标坐标进行估计.实验证明,该算法较好地解决了超声测距传感器由于散射角大带来的特征点估计不准的问题,对环境路标和机器人轨迹的估计都比较准确.并对移动机器人累计误差进行了有效的补偿,减少了由于累积误差造成的移动机器人轨迹扭曲失真.     

基于目标检测的室内动态场景同步定位与建图

为了提高室内动态场景下定位与建图的准确性与实时性,提出了一种基于目标检测的室内动态场景同步定位与建图（simultaneous localization and mapping, SLAM）系统。利用目标检测的实时性,在传统ORB＿SLAM2算法上结合YOLOv5目标检测网络识别相机图像中的动态物体,生成动态识别框,根据动态特征点判别方法只将识别框内动态物体上的ORB特征点去除,利用剩余特征点进行相机位姿的估计,最后建立只含静态物体的稠密点云地图与八叉树地图。同时在机器人操作系统（robot operating system, ROS）下进行仿真,采用套接字（Socket）通信方式代替ROS中话题通信方式,将ORB＿SLAM2算法与YOLOv5目标检测网络相结合,以提高定位与建图的实时性。在TUM数据集上进行多次实验结果表明,与ORB＿SLAM2系统相比,本文系统相机位姿精确度大幅度提高,并且提高了每帧跟踪的处理速度。     

基于RGB-D相机的移动机器人三维SLAM

针对室内复杂环境三维建模问题,提出一种移动机器人快速三维同时定位与地图创建(SLAM)方法.利用RGB-D相机分别获取环境纹理和三维信息,通过图像特征提取与匹配,结合相机标定模型,建立三维点云对应关系,运用随机抽样一致性(RANSAC)算法作为位姿估计的策略求解基于对应点迭代最临近点的模型,有效解决机器人精确定位问题;引入keyframe-to-frame关键帧选取机制,结合立体栅格法及空间点云法向唯一特征,实现三维地图的更新与维护.室内环境下的实验结果验证了所提方法的可行性与有效性.     

栅格地图中基于改进粒子滤波的SLAM

针对移动机器人在未知环境中导航时由于机器人本身位置不确定、所处环境不可预知等问题,提出了一种在栅格地图中基于改进粒子滤波的SLAM定位算法.首先利用贝叶斯规则更新环境信息;然后利用改进粒子滤波对机器人进行定位,地图更新和机器人定位交替进行,直到将整个环境探测完毕.仿真结果表明:该算法在SLAM中增强了实时性,比较精确地...     

动态环境下基于时序滑动窗口的鲁棒激光SLAM系统

无人驾驶场景中的动态物体会影响同时定位与建图（SLAM）系统的整体精度和鲁棒性，针对现有多数激光SLAM系统在动态环境下易出现里程计漂移、定位失败和建图重影问题，本文融合轻量级PointPillars目标检测网络和多目标跟踪方法，构建了一种面向动态场景的语义激光SLAM系统.该系统首先利用PointPillars网络获取潜在动态目标检测框并过滤检测框内特征点，以获取里程计初始位姿.其次基于匀速卡尔曼滤波器的多目标跟踪算法获取跟踪结果，以构建时序滑动窗口，实现鲁棒、高效的目标级数据时空关联，以去除动态物体和恢复静态目标，进一步优化里程计.最后在包含动态场景的KITTI和NUSCENES公开数据集上与主流激光SLAM方法进行对比实验，结果表明本系统在里程计和全局地图的准确性和鲁棒性方面有显著的提高，同时系统保持了实时性，可满足动态场景下自主机器人系统和智能交通应用.     

SLAM仿真系统在智能移动机器人中的应用研究

为实现机器人的自主导航,采用了SLAM三层结构的仿真模型,通过对产生环境地图和实体对象程序的设计,并采用面向对象的设计方法,模拟了一种基于MATLAB的SLAM仿真系统,借助于对内部和外部传感器的数据采集文件的模拟应用,同时完成了机器人的定位和环境地图的构建.     

基于目标检测的室内动态场景SLAM

室内动态场景下的同步定位与地图构建(simultaneous localization and mapping, SLAM)系统容易受到运动障碍物的影响，从而导致其位姿估计精度和视觉里程计的稳定性降低。本文提出一种基于YOLOv4目标检测网络的视觉SLAM算法，获取语义信息，并利用LK光流法判断动态特征，在传统的ORB-SLAM2系统上将动态特征点剔除，只使用静态特征点来估计相机的位姿；建立稠密点云地图，并转化成节约内存空间的八叉树地图。在TUM公开数据集上对该方法进行测试和评估，实验结果表明：在动态环境下，该系统与ORB-SLAM2相比，相机位姿估计精度提高83%，且减少了生成的环境地图的存储空间，为后续实现机器人导航具有重要意义。     

基于ROS的移动机器人导航系统研究与仿真

针对移动机器人的自主环境感知与自主导航问题,本文提出了一种基于机器人操作系统(ROS),并结合同步定位与地图构建技术(SLAM)与路径规划的多目标点导航方式。首先利用GAZEBO仿真平台建立基于阿克曼结构的四轮机器人和仿真环境。然后利用SLAM技术,构建仿真环境的二维栅格地图。最后利用多目标点导航算法,开展机器人针对多个目标区域的自主导航测试。并通过调整TEB参数,优化机器人的运动轨迹。实验结果表明:机器人有效完成了多个目标区域的自主导航任务,并且规划路径较为合理,运行过程较为平稳。     

未知环境下的移动机器人SLAM方法

基于改进粒子滤波器,提出了一种应用于未知环境下的移动机器人的同步定位与地图创建方法.针对传统粒子滤波器经过多次迭代后粒子退化从而需要大量粒子才能提高定位精度的问题,设计了一种基于人工鱼群算法的粒子滤波算法,该方法主要利用人工鱼群算法对预估粒子进行二次更新,从而调整了粒子的分布使其更加接近真实位姿,提高机器人的SLAM性能.经过Matlab仿真实验,证明了该方法能够准确快速地对机器人定位,并且构建的地图精度也很高.     

未知环境下移动机器人的同时定位和地图构建

针对未知室内环境下的自主移动机器人的同时定位和地图构建(SLAM)问题,通过激光测距仪来获取环境信息,采用室内环境直线特征的提取和匹配方法,使移动机器人能够自主定位,解决了里程计传感器在移动中所带来的不确定性误差,同时采用移动栅格法对全局地图更新,提高了系统运行速度.利用Pioneer-3移动机器人平台进行实验,得到了较完整的环境地图.实验结果表明了基于环境特征的移动机器人同时定位和地图构建方法的有效性和实用性.     

RFID技术在移动机器人同步定位中的应用

提出了一种用于室内移动机器人的同步定位算法.该算法利用射频识别(RFID)系统,将RFID标签实现的无线传感器网络与SLAM算法结合,依据RFID阅读器获得的标签数据对机器人定位.实验证明:基于RFID系统的定位算法在2维环境中能有效地对机器人进行定位和跟踪.     

一种融合点线特征的视觉里程计架构设计与定位实现

基于视觉的同时定位与地图构建（SLAM）技术是实现移动机器人自主导航的关键.当机器人处在陌生环境中时,通常会利用周围目标的点特征来估计导航相机的位姿,并利用光束法平差来估计相机位姿和特征空间位置.但如果环境中的特征信息不丰富,则无法准确估计相机轨迹,且欧式坐标与反深度信息下的光束法平差部分条件下不收敛.为此,提出了一种在缺少特征点的环境下通过收集深度相机信息,同时利用点特征与线特征融合的视觉里程计,构建了融合视差角光束法平差与基于线特征的光束法平差的策略,从而使重投影误差达到最小化.最后与其他基于特征的SLAM系统进行比较,实验结果表明,在缺少特征点的真实环境中,系统位姿估计的性能与准确度得到提升.      

面向动态环境的机器人同步定位与建图技术

传统的同步定位与建图(simultaneous localizition and mapping) SLAM算法采用了静态世界的强假设,这个假设限制了多数视觉SLAM算法在真实环境下的应用。针对这一问题,提出一种基于RGB-D传感器的动态SLAM算法。该方法是基于ORBSLAM2的改进,能够一致地映射包含多个动态元素的场景,并且增加了动态对象语义分割的能力。该方法结合深度语义网络与几何分割方法,对环境中的动态物体进行检测与分割,并去除对应的特征点,减少了动态物体的影响。TUM-RGB-D动态数据集序列中的实验结果表明,本文提出的系统大大提升了ORBSLAM2在动态环境下的定位精度,并且与其他先进的动态SLAM系统相比,精度有了一定程度的提升。     

基于PageRank的SLAM后端优化研究

针对室内复杂非机构化环境建图及定位效率低的问题,提出了一种基于PageRank的同时定位与地图构建(SLAM)方法.在室内复杂非结构化环境中,SLAM前端建立的位姿图中包含大量待优化节点,根据SLAM后端的稀疏矩阵,利用PageRank算法对位姿图中节点进行筛选和排序,将低于设定阈值的节点在位姿图中剔除,保留与其他节点有高关联性的节点,减少位姿图中的节点,同时保留SLAM后端的稀疏特性,有效提高SLAM后端优化效率.在RGB-D标准数据集上进行实验验证,实验结果表明:在室内环境下,该SLAM后端优化算法缩短了优化时间,提高了实时性,且误差变化在可接受的范围内,为SLAM后端优化低效率问题提供了解决方案.     

基于多源融合式SLAM的机器人三维环境建模

为有效处理移动机器人三维环境地图创建过程的不确定误差,提高所建地图的准确性、完整性和一致性,本文提出了一种基于传感器信息融合和Rao-Blackwellised粒子滤波(RBPF)的移动机器人三维同时定位与地图创建 (SLAM)方法. 在建立传感器不确定性概率模型的基础上,通过贝叶斯滤波实现传感器数据的去噪,将激光与视觉传感器获取的环境信息在一定的规则下融合,在SLAM框架下实现具有纹理映射的三维环境地图创建. 实验结果表明所用方法的有效性. 多源融合式自主SLAM提供了更为丰富、完备、准确的环境模型.      

室内环境下结合里程计的双目视觉SLAM研究

针对视觉SLAM要解决的定位精度低和鲁棒性低的问题,提出一种基于双目视觉传感器与里程计信息的扩展卡尔曼滤波SLAM方法,应用改进的SIFT算子提取双目视觉图像的环境特征获得特征点,并构建出视觉特征地图;应用扩展卡尔曼滤波算法融合视觉信息与机器人位姿信息,完成同时定位与地图创建。这种方法既可以解决单目视觉利用特殊初始化方法获取特征点信息不准确的问题,也可以避免双目视觉里程计利用图像信息恢复运动带来的计算量极大和运动估计不鲁棒的缺点。仿真实验表明,在未知室内环境下,算法运行稳定,定位精度高。     

改进粒子滤波器的移动机器人同步定位与地图构建方法

传统的基于粒子滤波器的移动机器人同步定位与地图构建(SLAM)方法往往随着迭代次数的增加会产生粒子退化的问题,提出了一种基于人工鱼群算法与定向重采样思想的改进的粒子滤波器用于移动机器人SLAM问题。方法首先将人工鱼群算法引入到粒子滤波器中,从而使得粒子分布在重采样之前就更加接近真实情况,然后利用定向重采样的方法,使得新产生的粒子更加接近于真实的运动情况,从而提高了机器人的位置估计精度与地图创建精度。仿真实验结果证明了该方法能够得到更多的有效粒子,而且能够提高粒子的多样性,并且提高SLAM性能。