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.     

基于卡尔曼滤波的AGV惯性导航仿真研究

针对目前导航方式存在的不足和惯性导航对自动引导小车(automated guided vehicle,AGV)路径定位精度低及纠偏能力差的问题,研究了AGV轨迹误差形成原因及改进惯性导航在AGV导航上的控制策略,对AGV数学模型、卡尔曼滤波(Kalman filter)定位、惯性导航纠偏控制系统进行仿真研究。在MATLAB软件上建立AGV运动模型及控制模型,获得了传统控制的AGV行走轨迹和使用卡尔曼滤波惯性导航控制策略的轨迹,并且在惯性元件的观测上引入偏移量,极大地提高了AGV在短距离行驶的观测准确性。仿真结果表明:AGV在短距离运动过程中采用卡尔曼滤波惯性导航的控制策略比传统控制策略轨迹精度提高8倍左右,在很大程度上提高了AGV定位导航能力。     

基于优化蚁群算法的AGV路径规划研究

针对基本蚁群算法在规划自动导引车(automated guided vehicle, AGV)路径时易出现的耗时长、搜索效率低、收敛速度慢以及易陷入局部最优等不足,文章提出一种优化蚁群算法。首先利用辅助蚁群的方向优势,帮助主蚁群初始化信息素,使路径搜索更具有针对性,提高路径搜索效率;其次加入伪随机状态转移策略,增加路径选择的多样性,防止算法过早收敛;接着使用蚁群的当前最优解、主蚁群一代蚁群中的最优解、最差解进行全局信息素更新,并引入最大最小蚂蚁系统对路径上的信息素进行限制;最后对栅格环境中的凹形障碍物进行处理,提高搜索质量。仿真实验表明,优化蚁群算法相较于其他蚁群算法,收敛速度更快、搜索能力更优。     

基于模糊控制的激光叉车AGV路径追踪

在"中国制造2025"战略背景下,制造车间为了将物料运输效率进一步提高,需要将AGV作为车间产业智能化、自动化升级的重要工具.对于这种无人驾驶的自动导引小车来说,提高其导航精度是其能应用于现场环境的关键,也是其能够安全工作的重要保证.为了改进传统PID算法在路径追踪偏差修正中表现出的鲁棒性差、对环境变化比较敏感等问题,...     

基于MATLAB的AGV运行故障仿真研究

自动导引车（AGV）是自动化物流技术的三大标志之一。介绍了AGV及其发展现状,提出了一种基于MATLAB语言的AGV运行故障仿真思想,并结合具体实例进行仿真,为AGV的选型提供了一种参考思路。     

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.     

一种优化的SLAM变电站复杂环境地图构建

针对变电站等复杂环境地图构建问题,分析对比了目前几种主流激光SLAM算法,以Cartographer SLAM作为研究基础,在此基础上提出了一种优化后的SLAM建图方案,该方法基于双2D激光雷达互相垂直的方法实现三维建图的新系统,具体实现是通过高精度校准方法标定两台2D激光仪的位姿关系,并对两组数据进行优化融合以获得高精度的三维数据,进而保证最终定位和建图的精度。用Ubuntu 16.04环境下进行了仿真和实验,实验结果表明上述方案具很好的有效性和可实施性。     

自主移动机器人视觉SLAM技术研究

同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)是自主移动机器人导航的一个重要研究方向.视觉SLAM是一种使用相机作为主要信息来源的SLAM技术.与较为成熟的基于激光测距的SLAM相比,视觉SLAM还有许多问题亟待研究解决.近年来,随着人工智能、机器学习、图像处...     

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.     

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...     

基于模糊自适应卡尔曼滤波的SLAM算法

针对同步定位与地图创建（SLAM）问题中难以建立准确的先验噪声模型的问题,提出一种改进的模糊自适应卡尔曼滤波算法.该算法通过在线监测新息的变化,利用模糊逻辑对系统噪声和观测噪声的权重进行实时调整,进而改变系统对观测信息的信赖和利用程度,使滤波器最终趋于稳定.为了保证系统的实时性,提出一种直接将输入和输出进行模糊隶属函数匹配的方法代替模糊推理.将新的滤波算法用于SLAM仿真实验,结果表明该算法能根据噪声变化进行快速调整,滤波精度较高,相比标准EKF对定位和构图精度提升了50%以上.     

基于改进遗传算法的AGV路径规划

针对AGV在自动化生产线中原有路径规划算法存在路径拐弯次数多,不利于AGV自动控制的问题,提出了一种改进遗传算法。为提高AGV运行的效率,该算法引入了拐弯因素。针对在路径规划中传统遗传算法收敛速度慢的问题,结合分层方法,改进传统的精英保留策略。在算法进化过程中,根据个体适应度的变化动态调整交叉概率和变异概率,加快算法的收敛速度。Matlab仿真实验结果显示:改进遗传算法能够规划出一条更合理的路径,相比较传统方法减少了转弯次数,改善了搜索路径质量,表明该算法可以满足自动化生产线AGV路径规划的要求。     

有限状态机的多AGV路径优化策略

为解决多自动运输引导车(AGV)在实际物流中易发生冲突、堵塞的问题,提出一种基于有限状态机模型的实时路径规划方法.通过A*算法对自动导引运输车系统(AGVS)进行预路径规划,以工作路径长度作为适应度函数,对不同任务的AGV进行优先级分配;然后,引入有限状态机的模型,动态地对不同任务的AGV进行协同控制.若AGV之间存在路径冲突点,通过去交叉法,在优先级低的AGV中暂设冲突节点为障碍物状态.对优先级低的AGV重新进行路径规划,优先级高的AGV继续运行,实现AGVS的无冲突发生.仿真结果表明:该方法在保证工作路径是最优的同时,能有效地避免AGV在物流运输中的碰撞,实现系统调度过程中无冲突的发生,提高系统的效率.     

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HSI图像分割的AGV道路标线中心线提取

针对视觉导航AGV的道路标线中心线提取,提出了一种新型的基于HSI图像分割的方法。该方法首先将原始的RGB图像转换成HSI图像,在此基础上完成图像分割。图像分割所获得的单色位图,经过图像形态学的处理,包括开运算、腐蚀、差运算等,最终可提取出道路标线的中心线。对实际道路图像数据的实验验证了该方法的有效性。与原有方法相比,该方法所需运算简单,实现该方法所需硬件资源消耗小,适合基于嵌入式系统开发的视觉导航AGV。