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.     

融合码盘和激光雷达的里程计与建图

提出了一种用于自动驾驶汽车的低漂移、低延迟的里程计与高精度建图的算法。该方法融合了多种传感器的测量结果，包括车轮编码器、转向盘转角编码器、激光雷达及可选GPS等的测量结果。里程计算法由车轮里程计和激光里程计组成：前者基于车辆运动学模型，高频、实时估计位姿增量，用于点云去畸变和为后者优化位姿提供可用的初值；后者以较低的频率估计车辆的精确位姿变化，以补偿前者累计的误差，其核心是一种基于角度度量的两阶段特征提取方法。建图算法基于因子图，包含激光里程计因子、回环因子和可选GPS因子，通过增量平滑和建图算法优化全局轨迹，在线生成全局地图，其中GPS因子能够自动对齐GPS坐标系和里程计坐标系，逐步融合GPS测量值，解除了算法初始化过程对于GPS的依赖。所提出的方法在自动驾驶汽车平台数据集上进行了评估，并和已开源的部分相关工作进行对比，结果表明它具有更低的漂移率，在本文进行的最大规模的测试中达到了0.53%。相关代码以开源形式供交流参考（https：//github.com/Saki-Chen/W-LOAM）。     

基于RANSAC改进算法的单目视觉里程计研究

运用SIFT算法对单目所采集的室外视频图像的相邻两帧进行了特征点的检测与匹配.采用改进的RANSAC算法对所匹配点进行了误匹配点剔除.根据相邻两帧图像特征点的跟踪以及里程计读数作为辅助信息,求解特征点的三维坐标;进而根据视觉里程计模型,达到机器人的定位.实验结果表明,该方法相比传统的里程计定位精度高,比之双目激光等定位方法,又有成本廉价的优点.     

换流站巡检四足机器人建图定位系统优化

为解决巡检机器人对换流站狭窄区域场景以及多楼层场景建图定位困难的问题,采用四足机器人作为巡检平台,对四足机器人建图定位系统进行优化。首先融合深度相机与激光雷达点云,对融合点云进行地面分割,提取边缘特征、非地面面特征以及地面面特征,优化基于特征的点云匹配算法,使用紧耦合的迭代卡尔曼滤波器(iterated extended Kalman filter, IEKF)来融合点云特征点和惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU),通过ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)描述符计算关键帧图像的BoW(Bag-of-Words)向量用于回环检测消除建图累积误差。其次,通过无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)融合足式里程计作为四足机器人正态分布变换(normal distribution transform, NDT)姿态匹配初值,加快NDT匹配时间,通过实时匹配融合点云与三维地图得到全局位姿进行姿态更新。实验结果表明,所提出的建图方法可以实现狭窄通道以及多楼层场景的有效建图,所提出的定位方法...     

无人驾驶车辆基于角点和斑点的特征提取算法

针对运行在计算资源有限的车载嵌入式系统中的视觉里程计算法实时性较差的问题,提出一种基于Harris和SIFT相结合的图像匹配方法——Harris-SIFT算法。在介绍了SIFT算法的基础上,给出了Harris-SIFT算法的原理:使用Harris算法提取图像中的角点作为特征候选点,再利用SIFT算法在Harris的特征候选点中进行特征点提取。通过实例用Matlab软件对算法进行了仿真,并对算法的复杂度及各种性能进行了分析。结果表明,所提出的方法在特征检测模块中降低了算法的运算量、提高了特征点提取速度。Harris-SIFT算法可用于实时视觉里程计系统中,进而可使视觉里程计在车载嵌入式导航系统上得到广泛的应用。     

无人驾驶车辆单目视觉里程计快速位姿估计

针对传统的单目视觉里程计位姿估计算法无法满足无人驾驶车辆实时定位需求的问题,提出了一种基于基础矩阵性质改进的快速位姿估计算法。通过优化基础矩阵的计算过程来提高算法的实时性,首先得到含有8个未知参数的基础矩阵,然后利用特征匹配点对来求解基础矩阵。通过仿真实验对算法的效率和精度进行了分析,并将其与现有的算法进行了对比。实验结果表明,在不降低运动估计结果精度的前提下,优化后的位姿估计算法的运行速度可以在传统算法的基础上提高近4倍。研究对视觉里程计在无人驾驶车辆上的实时应用具有一定的参考价值。     

一种融合视觉与IMU信息的车载激光雷达三维地图构建与定位方法

针对激光雷达非匀速运动畸变问题,提出一种融合视觉惯性里程计和激光雷达里程计,进行三维地图构建与定位(simultaneous localization and mapping, SLAM)方法.经预处理和时间戳对齐后的数据,应用视觉估计和惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)预积分对视觉进行初始化,通过约束的滑窗优化和视觉里程计的高频位姿,将传统雷达匀速运动模型改进为多阶段匀加速模型,从而降低点云畸变.同时,利用列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt, LM)方法优化激光里程计,提出一种融合词袋模型的回环检测方法,最终实现三维地图构建.基于实车试验数据,通过与LEGO-LOAM(lightweight and ground-optimized lidar odometry and mapping on variable terrain)方法的结果对比,本文方法在平均误差和误差中位数上分别提升了16%和23%.     

基于多信息融合的移动机器人定位算法

为了提高机器人的定位精度,提出了一种基于里程计、单目视觉与激光雷达信息相融合的自定位算法.首先,由里程计推算出机器人在各个时刻位置的估计值;其次,在不同时刻计算出机器人摄像头与任意两个环境特征点的夹角变化,通过激光雷达获得环境特征点的距离和角度并利用扩展卡尔曼滤波算法与里程计的定位信息进行融合;最后,由匹配的环境特征对机器人的位置进行修正,得到精确的位置估计.实验结果表明,该算法在多转角、长距离的情况下取得了满意的效果,有效地提高了定位精度.     

基于随机采样一致改进算法的单目视觉里程计研究

运用SIFT算法对单目所采集的室外视频图像的相邻两帧进行了特征点的检测与匹配。采用改进的RANSAC算法对所匹配点进行了误匹配点剔除。根据相邻两帧图像特征点的跟踪以及里程计读数作为辅助信息,求解特征点的三维坐标;进而根据视觉里程计模型,达到机器人的定位。实验结果表明,该方法相比传统的里程计定位精度高,比之双目激光等定位方法,又有成本廉价的优点。     

基于滑动窗口优化的激光雷达惯性测量单元紧耦合同时定位与建图算法

针对现有的激光里程计在面临室外大场景建图时,普遍会出现定位精度低、鲁棒性差的问题,本文提出一种16线激光和IMU惯性测量单元紧耦合的SLAM算法。首先对IMU进行估计位姿,通过线性插值矫正激光点云的运动畸变;接着通过曲率提取场景特征,并根据不同特征性质进行分类;然后利用帧间匹配模块在滑动窗口内构建局部地图;最后利用帧与局部地图匹配得到的距离和IMU数据构建联合优化函数。借助KITTI数据集和自行录制的园区数据集,对改进算法与主流的Lego-LOAM和同样使用紧耦合方案的LIO-Mapping进行分模块和整个系统的精度评定,实测结果表明,在符合里程计实时性的要求下,改进激光里程计精度高于Lego-LOAM和LIO-Mapping方案。     

基于单线激光雷达的廊道环境数字重构技术

针对廊道环境的数字重构问题,设计了一种基于单线激光雷达的数字重构系统.该系统利用移动机器人搭载单线激光雷达传感器,构建三维雷达扫描系统,实现廊道环境的自动扫描和实时重构.首先进行系统的硬件搭建,其次详细介绍了系统的数字重构过程,主要包括移动机器人控制模块设计、坐标转换、数据融合等.为了解决移动机器人运动偏离的问题,在控制系统中加入模糊PID(porportion integral differential)控制算法,保证了系统数据采集的准确性.对于2D点云到3D点云的转换的问题,提出了一种里程计数据和激光雷达传感器数据融合的方法.最后进行实验测试.结果 表明:该系统可以实现对一般复杂的廊道场景进行自动化采集和实时重构,不仅精度高而且重构特征明显.     

基于图像拼接的室外环境地面特征地图创建

为获取基于地图匹配的定位算法所要求的环境地图,提出了一种室外环境下基于图像拼接的地面特征地图创建方法.创建过程分为环境探索以及离线地图生成.在环境探索中,手动控制机器人在环境中漫游,实时保存有关的传感器数据,如GPS、里程计以及视频数据.在离线地图生成中,针对传感器误差导致地图不精确的问题,采用了地图分块存储方式以及基于图像拼接的优化算法来提高地图精度.仿真及实验证明了该地图创建方法的有效性.     

基于图优化的单目线特征SLAM算法

提出了基于图优化的单目线特征同时定位和地图构建(SLAM)的方法.首先,针对主流视觉SLAM算法因采用点作为特征而导致构建的点云地图稀疏、难以准确表达环境结构信息等缺点,采用直线作为特征来构建地图.然后,根据现有线特征的SLAM算法都是基于滤波器的SLAM框架、存在线性化及更新效率的问题,采用基于图优化的SLAM解决方案以提高定位精度及地图构建的一致性和准确性.将线特征的Plücker坐标和Cayley参数化方式相结合,一方面采用Plücker坐标便于线性投影计算,另一方面采用Cayley参数化方式有利于线特征参数的非线性优化.仿真实验结果显示:所提出算法的位姿估计误差平方和与均方根误差分别是里程计位姿估计的2.5%和10.5%,是基于EKF线特征SLAM算法估计位姿误差的22.4%和33%,重投影误差仅为45.5像素;实际图像实验中的位姿估计误差平方和为958 cm~2,均方根误差为3.9413 cm,从而证明了所提出算法的有效性和准确性.     

基于RGB-D的室内场景实时三维重建算法

针对基于视觉的室内场景三维重建过程中存在三维点云匹配不准确、过程耗时和深度信息部分缺失的问题,提出一种带有深度约束和局部近邻约束的基于RGB-D的室内场景实时三维重建算法.该算法首先利用RGB-D相机采集到的RGB图像做哈里斯角点检测,再用SURF特征点描述方法对检测到的特征点生成64维特征描述子.接着利用特征点集合的深度信息和局部近邻特征点信息作为约束,初步筛选出相邻帧间正确的匹配点对,再结合随机抽样一致性(RANSAC)算法去除外点,以此得到相机的姿态估计.最后利用RGB-D的深度图像,在图优化方法(g2o)的基础上生成三维点云,实现室内场景的三维重建.实验中,RGB-D摄像头装载在自主移动导航的小车上,实时重构的三维场景验证了所提算法的可行性和准确性.     

基于拉普拉斯图的谱特征的图像聚类研究

提出一种用拉普拉斯图的谱系数夹角谱特征来描述图像几何结构的方法,同时研究了基于图的谱聚类系统.首先将序列图像以角点的形式构成拉普拉斯矩阵;然后分解该矩阵,结合特征值和其特征向量计算图中各点的谱系数夹角谱特征;再以局部保持投影方法将这些向量内嵌到模式空间,并在其特征空间用模糊c-均值算法进行聚类分析.结果表明,以拉普拉斯图的谱系数夹角谱特征解决了图中各点在向量空间的分布及其对应关系,在模式空间进行的聚类分析是有效的.     

基于港口匹配和海域分割的靠岸舰船检测方法

针对可见光图像中靠岸舰船的灰度、纹理等特征的自动检测比较困难的问题,提出一种基于港口匹配和海域分割的靠岸舰船检测方法.根据飞行器实时返回的姿态信息,将港口模板变换到实时图同一视角下进行港口配准,确定实时图海域部分,再对海域进行分割,检测出舰船.采用基于边缘梯度矢量的港口配准方法,克服岸内边缘干扰,提高匹配精度.提出一种特征融合聚类结合生长的分割算法,解决灰度不均匀导致的分割后舰船断裂现象,优化海陆分割效果.试验结果证明了该方法的有效性和鲁棒性.     

一种改进的人脸特征点定位方法

人脸特征点自动定位方法在人脸识别、三维人脸模型重建等方面都有重要作用.三维人脸模型重建对下巴特征点精度要求很高.采用一种结合遗传算法和活动外表模型(AAM)的人脸特征点定位方法(GA-AAM),对AAM算法在下巴轮廓提取中的不能精确收敛问题作了改进.对于用实时AAM算法做特征点粗定位得到的结果,在AAM的代价函数中引入代表特征点处的边缘信息,进一步采用遗传算法作优化.实验结果表明该方法对下巴特征点的精确收敛十分有效.     

基于多台飞行时间相机的建图与结构语义的三维库位检测

提出一种基于多台飞行时间(ToF)相机的建图与结构语义的三维库位检测方法.利用多台ToF相机进行联合观测,采用视觉里程计对局部停车场场景进行建图,并通过对停车场墙面、顶面、地面和障碍物结构语义信息的聚类和分割,实现对三维停车库位的实时检测.结果表明:该方法在有效探测范围内库位检出率为94.83%,库位宽度识别精度为14.4 cm,高度识别精度为12.4 cm.     

一种改进SURF算法的单目视觉里程计

基于微软Kinect传感器,提出一种改进SURF(speeded up robust features)特征提取算法的单目视觉里程计新方法。用Kinect传感器获得环境彩色和深度图像,再采用基于特征点信息的改进的SURF算法完成彩色图像特征点的提取与匹配,提高匹配的正确率和鲁棒性,随后进行与深度图像的映射,实现三维重建并利用最小平方中值定理估计出机器人的路径信息。实验证明,该方法匹配正确率较SURF算法更高,在动态环境下具有很好的鲁棒性,是一种简单、有效的单目视觉里程计新方法。     

结合交叠区异点统计和相关分析的免疫克隆特征选择方法

为了解决机械故障诊断中的特征选择问题,利用免疫克隆选择算法,提出了一种结合交叠区异点统计和相关性分析的免疫克隆特征选择方法,可有效地去除不相关特征和冗余特征.基于空间分布的交叠区异点,设计了交叠区异点统计的优化指标;基于J散度距离,设计了一种冗余特征的评估指标;基于免疫克隆选择算法,结合交叠区异点统计优化指标和冗余特征评估指标,提出了一种免疫克隆特征选择新算法.仿真和实际工程应用的结果表明:文中提出的方法比常用的特征选择方法更加有效,选出的特征分类精度更高,特征子集更小,更能满足故障诊断的需求.