基于RGB-D相机和激光雷达的传感器数据融合算法

常用的环境探测传感器中,二维激光雷达扫描角度广,测量精度高,但数据量较少,RGB-D相机成本低,能获取环境三维信息,但视角小.在此基础上,提出一种改进的RGB-D相机和二维激光雷达数据融合算法,本算法首先将RGB-D相机获取的深度图像转换为三维点云,剔除地面点云后进行投影得到模拟2D激光数据,然后与二维激光雷达数据进行...     

基于改进DBSCAN算法的激光雷达车辆探测方法

结合车辆行驶的实际环境,提出了一种基于改进DBSCAN快速聚类算法的激光雷达车辆探测方法.建立激光雷达与摄像机传感器坐标与车辆坐标之间的转换模型,进行数据融合,通过改进DBSCAN算法对雷达数据进行去噪声和聚类处理,根据车辆在激光雷达探测中的形状特征模型进行形状匹配,实时完成车辆探测,并将探测结果投影至图像上.实车实验结果证明,改进的DBSCAN算法在车辆探测应用中具有良好的准确性和实时性.     

基于Kinect传感器的移动机器人室内三维环境创建

针对移动服务机器人需要感知室内工作环境问题,提出了一种基于低成本Kinect传感器的三维环境创建实用方法。机器人在移动过程中,Kinect传感器实时采集RGB信息和深度信息,将RGB图像信息映射到深度图像信息中,采用联合双边滤波对深度图像进行预处理,获得质量比较高的点云数据。对采集到的大量点云数据,采用半径滤波器算法对点云进行精简,剔除离群点,减少点云数量,提高匹配速度。点云配准时,采用NDT算法完成初始配准,从而得到图像帧间粗略的转换关系,并运用GICP算法对采集的多视角点云数据进行精确配准,得到拼接的三维点云场景。实验结果表明:本文方法具有更好的重建效果和更高的效率,可以应用于室内场景三维环境创建。     

基于激光雷达的三维车载扫描仪系统研究

该文针对树木靶标外形轮廓等的外形探测问题,介绍一种可移动式的三维激光扫描系统。将激光雷达搭载可移动的车载平台,通过激光雷达扫描获取距离数据和车载扫描平台的位移数据完成空间三维信息的采集。借助串口通信将数据发送至上位机,经Visual studio 2008设计编写的数据处理软件,最终在上位机可实现实时描绘平台激光雷达所在剖面的空间轮廓。采集获取的三维点云数据可为物体的三维建模提供技术支持。     

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RGB-D摄像机的室内三维彩色点云地图构建

创建室内环境的三维地图可以使用RGB-D摄相机获取多帧率的彩色图和深度图,结合视觉SLAM算法,完成彩信息与深度信息的结合并构建真实三维环境地图数据是常用的一种方法.通过Kinect传感器采集室内环境的RGB图和Depth图,改进了ORB算法并进行特征提取和基于FLANN搜索的图像匹配算法匹配图像特征,使用PNPRANSAC方法估计图像的运动,为抑制在点云配准过程中累积误差造成的位姿漂移采用g2o图优化,实现探索室内未知环境的三维彩色点云空间,完成周围环境地图的创建.实验结果表明,以Kinect传感器实现视觉SLAM的方法对于室内三维点云数据创建有较好的效果,具有一定的理论和实际应用价值.     

联合多视角互投影融合的三维目标检测方法

针对当前智能车辆目标检测时缺乏多传感器目标区域特征融合问题,提出了一种基于多模态信息融合的三维目标检测方法. 利用图像视图、激光雷达点云鸟瞰图作为输入,通过改进AVOD深度学习网络算法,对目标检测进行优化;加入多视角联合损失函数,防止网络图像分支退化. 提出图像与激光雷达点云双视角互投影融合方法,强化数据空间关联,进行特征融合. 实验结果表明,改进后的AVOD-MPF网络在保留AVOD网络对车辆目标检测优势的同时,提高了对小尺度目标的检测精度,实现了特征级和决策级融合的三维目标检测.      

基于改进YOLOv5s和传感器融合的目标检测定位

针对无人车环境感知过程中相机无法提供道路目标的位置信息,激光雷达点云稀疏以致检测方面难以达到很好效果的问题,提出一种通过融合两者信息进行目标检测和定位的方法。采用深度学习中YOLOv5s算法进行目标检测,通过联合标定进行相机与激光雷达外参的获取以转换传感器之间的坐标,使雷达点云数据能投影到相机图像数据中,得到检测目标的位置信息,最后进行实车验证。结果表明,所提算法能在搭载TX2嵌入式计算平台的无人车自动驾驶平台上拥有27.2 Hz的检测速度,并且在一段时间的检测环境中保持12.50%的漏检率和35.32 m的最远识别距离以及0.18 m的平均定位精度。将激光雷达和相机融合,可实现嵌入式系统下的道路目标检测定位,为嵌入式平台下环境感知系统的搭建提供了参考。     

基于CMS的隐患空区三维特征信息获取

在三维激光扫描原理基础上,针对井下不同作业环境提出了相适应的隐患空区激光探测系统(CMS)现场探测方法,即空区底部探测、封闭空区探测和通过空区上部通道探测.针对探测原始数据格式及其特点,研究了CMS空区探测点云数据过滤与探测数据拼接的原理,提出了多点扫描数据的拼接方法,实现了空区探测原始点云数据格式的转换,为建立空区三维实体模型提供了数据基础.结合Delaunay三角网剖分法,提出采用矿业软件Surpac构建可视化程度更高、可编辑性更强和实用性更好的空区三维模型方法,并将该技术成功应用于广西高峰矿复杂隐患空区三维特征信息获取及其可视化中.研究表明,采用该方法获取的空区三维特征信息为矿山实施空区评价与治理、开采质量控制、资源有效回收方案制定提供了技术支持.     

基于3D激光雷达点云的道路边界识别算法

针对结构化道路环境中道路边界存在不连续、被遮挡及易受路内障碍物干扰情况下的识别问题,利用车载激光雷达获取的结构化道路环境三维点云数据的高程信息,结合局部均值变点统计方法,提出了一种用于激光雷达帧数据的道路边界识别算法。该算法首先利用局部均值变点统计对结构化道路环境三维点数据中突变的z坐标值进行标记并提取其对应的(x,y)数据点,即道路边界点数据粗提取;然后基于分段双阈值对粗提取的道路边界点数据滤波处理;最后利用最小二乘法拟合道路边界点数据。基于实车实验分别采集的不同道路环境条件下结构化直道1 450帧、弯道935帧数据,算法识别准确率均高于80%,且识别道路宽度误差小于0.14 m。实验结果表明,该算法不仅能够自动识别结构化道路边界,而且有效抑制了路面障碍物的干扰,验证了算法的有效性。     

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.     

越野环境的三维地图重建

针对移动机器人越野环境下地图重建的问题,提出了一种三维网格地图的更新算法.该算法利用四线激光雷达(LD_ML)获取环境局部位置信息,结合机器人同一时刻DGPS/INS联合定位系统的位姿,依据障碍的坡度与高度阈值进行障碍区域检测.分别对障碍与非障碍区域采用最大值和均值法进行更新,完成环境地图的重建.试验结果表明:该算法在越野环境中具有良好的重建效果,可将机器人沿途经过的路面及周围环境构建出来.     

基于激光雷达的移动机器人环境建模与避障

为了提高自主移动机器人运行的安全性和可靠性 ,提出了一种基于激光雷达的距离信息进行环境建模和避障的方法。首先简要描述了激光雷达的工作原理 ,比较了几类常用的激光雷达 ,并介绍了激光测量系统 ( laser measure-ment system,LMS)。然后给出了一种用于移动机器人环境建模和避障的算法 -时变势场法 ,在此基础上提出了改进算法 -多分辨率势场法 ,实验表明其性能优于原算法。最后讨论激光雷达在实际应用中的一些问题。目前 ,该方法已成功地应用于清华室外移动机器人 THMR- V     

基于ROS的细胞机器人重构仿真

基于ROS机器人操作系统及其包含的功能包,对细胞机器人进行开发,利用细胞模块上的惯性测量元件、激光雷达与单目摄像头,确定自身位姿信息与周围环境信息,完成细胞机器人重构操作。在Gazebo仿真重构平台中,通过细胞机器人的重构验证了自定位、地图构建、路径规划、自主导航和视觉调姿算法,并完成不同种类细胞模块之间的重构和器官层面的重构,按照任务规划构型实现了细胞机器人的自组装,验证了重构方案的可行性。     

结构光三维扫描技术在道路病害识别方面的研究

目前利用探地雷达进行路基病害探测是一种较为科学的方法。如果同时能够获取路面三维模型,将地上路面信息与地下路基信息进行关联互补,将能够有效地检测出道路病害。利用基于HALCON的激光三角测量法完成对道路模型的测量,以大型跨平台开源点云库(PCL)为主,应用大量点云相关的通用算法和高效数据结构,针对道路病害特点,对点云进行获取、滤波、特征提取、曲面重建、可视化等处理,能够从三维重构图中清晰分辨出道路病害的情况。     

基于激光雷达的移动机器人实时避障策略

以激光雷达为主要传感器, 对移动机器人设计一种实时避障算法. 该算法考虑到机器人的非完整约束, 利用基于圆弧轨迹的局部路径规划和控制使之能够以平滑的路径逼近目标位置. 采用增强学习的方法来优化机器人的避障行为, 利用激光雷达提供的报警信息形成刺激-反应式行为, 实现了动态环境下避障行为, 具有良好的实时反应能力. 该控制算法采用分布式软件设计方法, 各功能模块异步运行, 较好地实现了局部规划与全局导航目标的结合. 该策略针对移动机器人MORCS在未知环境下实现了实时、有效避障, 动作稳定流畅, 轨迹平滑, 具有良好的效果.     

一种基于结构化环境的线性距离特征提取算法

为解决室内环境中移动机器人的自主导航问题,提出了一种基于结构化环境的线性距离特征提取算法。首先通过建立机器人运动模型,对激光雷达获得的点云数据进行预处理。然后采用聚类算法对预处理后的数据进行分割和合并。采用正交拟合算法,估算特征线段的最大角度公差,并提取竖直和水平特征线进行误差纠正。仿真实验结果表明:算法可有效提取室内环境特征线段并建立特征地图。同时调用数据集与ICP(iterative closest point)算法进行对比测试,结果表明使用该算法构建环境地图,可见使用此算法可降低建图时间复杂度,同时提高地图匹配精度。     

一种无先验地图的移动机器人导航方法

为了提高移动机器人在复杂环境下的无先验地图导航算法模型训练速度及导航成功率,提出一种基于深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)的移动机器人导航方法。利用2D激光雷达的均匀分布测距信息,降低环境噪声的干扰及高维度环境信息的计算量;采用人工势场法构建移动机器人从初始位置到目标点过程的奖励函数;通过Actor-Critic网络结构提高模型训练的稳定性和泛化能力。实验结果表明,提出的方法具有模型训练速度快、导航成功率高及泛化能力强等优点。     

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.     

基于二维激光测距仪的道路可行区域提取

为了使自主移动机器人在结构化和半结构化环境中能快速有效地提取道路的可行区域,采用全局搜索及双阈值的算法.该算法首先采用基于八邻域的全局搜索法搜索激光数据点,再结合角度和高度差双阈值对数据点进行归类并检测道路边界,最后利用障碍物检测原理获取障碍物.实验结果表明:该算法能够检测出路边及障碍物边界,此过程只对机器人感兴趣区域...