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.     

基于混合模型的移动机器人同时定位与环境建模

提出一种基于混合地图模型的融合声纳传感器观测信息与里程计信息的同时定位与环境建模(SLAM)方法.该方法用混合模型即栅格地图模型和直线特征地图模型表示环境地图.首先,采用三区域声纳模型以及贝叶斯法则构建栅格地图,并通过在空间和时间上融合不同时刻多个声纳传感器的信息提高地图精度.然后,引入霍夫变换提取直线特征,创建直线特征地图,并通过比较地图中直线段的方向相似性、共线性与交叠性,确定全局与局部地图是否匹配.最后,利用直线特征以及扩展卡尔曼滤波器(EKF),通过状态预测、观测预测、位姿更新3个阶段估计出机器人更新的位姿信息,校正构建的地图模型,从而实现机器人的同时定位与环境地图构建.仿真实验和真实环境实验验证了该算法的可行性与有效性.     

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.     

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.      

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.     

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。     

快速室内视觉同步定位与建图研究

家居机器人技术一般应用视觉同步定位与建图(SLAM,Simultaneous Localization and Mapping)来实现定位与构建导航地图,如何实现视觉SLAM系统快速准确定位和构建丰富环境信息的地图已经成为视觉SLAM研究的热点问题.本文将光流法与关键点结合,加快视觉SLAM的数据处理速度,并添加稠密点...     

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.      

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...     

基于目标检测的单目视觉半稠密语义地图构建

传统的视觉SLAM系统在机器人定位和制图工作中取得了显著的成功,但存在着缺乏场景信息、地图过于稀疏、单目相机初始化困难等亟待解决的问题。本文提出了MNS-SLAM（Monocular-semantic SLAM）,将目标检测算法与单目视觉SLAM（同时定位与地图构建）技术相结合,进而构建有助于环境理解的半稠密语义地图。首先,通过目标检测网络YOLOv4检测对象获取边界框和类别信息,通过消失点算法和二次曲面恢复算法由2D目标检测恢复出3D长方体及二次曲面,实现3D物体的位姿初始化。同时,引入了目标间相对位姿不变性的语义约束,构造了语义损失函数,将其添加到BA优化中,最后通过增量式3D线段提取,构建带有物体语义信息的半稠密地图。文中方法在TUM公开数据集和真实场景中进行试验,不仅构建了半稠密地图,同时添加了语义信息,为后端的优化提供了新的约束,相机的绝对和相对位姿误差表现出优于单目ORB-SLAM2的性能,有助于搭载单目相机的移动机器人感知和理解环境,执行更复杂的任务。