基于RGB-D图像的具有滤波处理和位姿优化的同时定位与建图

RGB-D相机能够同时获得彩色图像和深度图像,广泛用于同时定位与建图(SLAM)的研究.本研究针对RGB-D SLAM方法进行了两方面的改进:一方面,改进点云滤波方法,从而更有效地去除RGB-D相机数据中的噪声和冗余;另一方面,采用ICP算法提高相机位姿估计的精度,从而提高估计的相机运动轨迹的精度.在公开的数据集上对提出的RGB-D SLAM方法进行实验验证,结果表明,该方法能够有效提高移动机器人自主定位与建图的精度.     

一种基于轮廓匹配的仓储机器人托盘检测方法

对托盘的检测是仓储机器人进行货物搬运的关键步骤.针对当前检测方法光照鲁棒性不强、受托盘与传感器之间相对位姿的约束等问题,提出一种基于点云平面轮廓匹配的检测方法.该方法使用ToF(Time-of-Flight)相机采集点云;点云经预处理后,使用以法线为约束的区域生长算法进行平面分割,并沿其主法线方向投影生成栅格图,解决受相对位姿约束的问题;最后在对栅格图进行轮廓提取后,利用融合Hu不变矩和尺度比例特征的轮廓特征进行目标与模板的匹配,实现对托盘的检测.实验结果表明,该方法在光照不同、托盘位姿不定等场景下均具有高识别率和强鲁棒性.     

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.     

融合光度和深度的视觉里程计改进算法

针对视觉里程计中对纹理较少的环境难以获得高精度相机位姿的问题,提出一种融合光度和深度的视觉同步定位与绘图(SLAM)方法.首先构造基于光度和深度的相机位姿优化函数,通过t分布模型计算每个像素点的光度和深度误差权重,对每一帧图像引入帧权重系数λ来平衡光度和深度,并采用中值法求解帧权重λ,求得相机位姿.然后对10个国际标准数据集进行仿真实验,结果表明,对纹理丰富的环境,本方法能够保持DVO SLAM算法的建图精度;对纹理较少的环境,本方法的建图精度要高于DVO SLAM算法,绝对路径误差降低31.6%,相对位姿误差降低19.4%.     

基于线结构光的水泥混凝土路面错台三维检测

提出了一种基于线结构光的错台三维检测方法.激光器发出的线结构光垂直入射到路面上,然后由电荷耦合元件(CCD)相机拍摄经路面漫反射形成的光束,实现原始数据采集.依据激光三角法计算出路面三维高度数据,并对三维数据特征和错台形状进行分析,提出了致密错台量计算方法,可得到平均错台量和最大错台量.结果表明:91%的错台三维检测结果与直尺测量结果绝对误差在2mm内.     

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.     

基于激光雷达的停车场车辆定位算法

在停车场、隧道中GPS、Wi-Fi信号受限的情况下,提出一种基于激光雷达的车辆自主定位方法。采用激光雷达SLAM（simultaneous localization and mapping）算法,通过三维激光雷达点云匹配获取车辆的估计位姿;根据图优化方法和非线性优化方法,对所有位姿进行后端调整,进而得到分辨率可控的环境信息平面栅格地图;基于蒙特卡洛方法,采用粒子滤波器进行实时车辆定位,并提出了粒子采样的一种改善方式,实现了较高精度的激光雷达自主定位。结果表明：粒子滤波器能够有效地实现车辆在停车场等无GPS环境下的定位,定位精度在10 cm之内。     

基于语义和结构的UML类图的检索

以软件重用为背景提出基于语义和结构的UML类图检索.构建了UML类图的重用模型,定义了存储UML类图的重用库结构.提出将本体的概念语义距离应用到UML类图的语义相似性度量和使用图表示UML类图的结构进行结构相似性度量.基于检索流程形式化检索需求,提出了UML类图的检索算法.基于提出的衡量标准,从语义、结构和混合三种检索类型对提出的算法进行了验证.实验结果表明,所提出的检索算法在检索质量和检索效率上要优于其他方法.     

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。     

Optimization of Time-Varying Parking Charges and Parking Supply in Networks with Multiple User Classes and Multiple Parking Facilities

The optimization of parking charges and parking supply over the time of a day is an important problem in the design of transportation networks. This paper presents a bilevel model to determine the opti-mal time-varying parking charges and parking supply in road networks with multiple user classes and different types of parking facilities. The upper level of the model aims to maximize the network net benefit in response to the parking charges and parking supply, whereas the lower level is a time-dependent network equilibrium problem with elastic demand. A descent-gradient-based solution algorithm is adapted to solve the model. The numerical results show that the implementation of time-varying parking charges and parking supply is useful to effectively cater to the time-varying demand with different parking needs. The model provides a powerful tool for strategically designing parking locations and evaluating various parking policies.     

个性化诱导下的居住区共享停车泊位分配模型

针对停车资源有限条件下群体式停车诱导容易产生局部拥堵的问题,研究居住区参与的个性化共享停车服务模型.提出了个性化共享停车诱导服务策略,定义了居住区停车位共享管理指标,建立了居住区共享停车泊位分配模型.通过对高峰泊位空闲指数差异均值和驾驶员停车后步行距离目标的双重约束,在满足驾驶员停车选择目标的同时实现了停车资源的均衡有效利用.研究表明,个性化诱导方式下,居住区停车场利用自身泊位的闲置时间可以有效缓解周边建筑的停车吸引,减少局部停车拥挤,成为毗邻建筑的最佳共享停车合作伙伴.     

传感器在环自动泊车仿真测试系统设计

针对智能网联汽车自动泊车功能实车测试成本高、周期长、重复性差问题,基于硬件在环及计算机数值模拟仿真技术,以自动泊车传感、控制系统为主要测试对象,搭建实验室环境下传感器在环自动泊车仿真测试系统,借助美国国家仪器公司(National Instruments,NI)软硬件实时平台、CarMaker虚拟仿真场景软件模拟仿真自动泊车交互场景、车辆底盘动力学特性及超声波传感器特性,集成开发摄像头视觉注入板卡、超声波物理回波仿真板卡仿真模拟传感器物理信号,虚实结合构建了完整的传感器在环自动泊车测试验证环境.以某车型实车带自动泊车功能的智驾控制器、超声波传感器为被测对象,搭建垂直停车位场景对仿真测试系统进行测试验证,仿真实验结果证实测试系统能够为自动泊车提供安全、高效的测试验证平台,助力自动泊车控制算法开发.     

一种基于环视相机的自动泊车方法

针对泊车摄像头视场有限的问题,提出了一种基于环视相机的自动泊车方法.采用4个鱼眼摄像头,构建了一种环绕车身360°的实时视觉泊车辅助系统,用于停车位的实时检测和识别.首先,运用多项式鱼眼校正模型校正失真图像,用Levenberg-Marquardt算法求得最优的缝隙拼接方向并合成环视图;其次,采用Radon变换提取停车位特征识别停车位;最后,使用基于双圆弧的路径规划算法和基于预瞄点的改进PID路径跟踪算法,实现自动泊车.实验表明,该方法具有较高的检测精度和鲁棒性.     

基于系统总耗时最小的双目标泊位分配模型

针对为同一停车场不同入口同时申请停车诱导的车辆分配泊位问题,提出了以系统总耗时最小为第一层目标和单个停车者总耗时相近为第二层目标的双目标泊位分配模型。定量描述和分析了行进车道上泊车行为的发生对行程时间的影响,采用模糊综合评判法对停车入位时间进行分析,针对∆t时段内系统中待泊车辆数与停车场内有效泊位数比值的不同,选择不同...     

基于Cortex-M3和多传感器数据融合的咪表系统设计

针对目前咪表停车收费系统管理难和收费乱的问题,基于ARM Cortex-M3处理器提出一种运用多传感器融合技术检测车位状态的智能咪表管理系统的设计方案.阐述了系统的组成、工作原理和软硬件设计,并对设计方案进行实验验证.实验结果表明:系统的车辆检测精度较高,运行稳定,基本满足路边停车收费的要求.     

超声波传感器实现垂直泊车

自动泊车系统主体是一辆模型小车,具有前轮转向后轮驱动的能力,电源为蓄电池,实验平台实现小车的运动控制,运用超声波传感器检测小车前方障碍物以及离目标车位的距离来实现小车自动倒库功能,系统分为超声波测距、倒车控制、车位检测、人性化的界面显示,运用对多个传感器实时测量值边缘滤波处理和中值滤波处理的结果显示车辆与障碍物的位置,通过模糊控制理论,计算前轮的转向角度及车辆运行速度,最后可以自动地完成泊车操作。     

移动机器人智能车场停车资源调度分配

当今社会“停车难”的问题日渐严峻,通过引入移动机器人(automated guided vehicle, AGV)构建自动化智能停车场迫在眉睫。针对AGV智能停车场可以自由选择终点这一特点,本文提出了一种停车资源分配方案的代价评价模型,将路径干涉概率引入代价评价模型;同时针对现有的停车资源分配方法对AGV运行情况运行不足从而造成浪费的情况,本文在现有的停车资源分配方法的基础上提出了根据距离交替分配以及基于遗传算法的整体规划分配两种停车资源分配方法。通过Plant Simulation软件对代价模型以及分配方法进行验证,仿真结果显示：在44个停车位,4辆AGV投入运输的情况下,通过降低停车代价将停车总时长提高了30.4%,并针对仿真过程对影响停车效率的因素进行分析。     

基于前景理论的节假日停车选择行为研究

以北京颐和园为例,基于前景理论,建立节假日停车选择决策模型。为确定停车选择影响因素的参照点,对实际调查数据进行多元回归分析。建立了影响节假日停车选择决策的各个因素的价值函数,以及游客关于行程时间的概率重要性系数函数,计算得到了单个停车选择影响因素的前景值。利用熵权TOPSIS法确定影响因素的权重,综合考虑停车选择的因素确定得到方案选择的最终综合前景值,对所有停车方案的贴近度进行排序从而做出停车选择决策。基于期望效用理论,建立ML模型,研究游客停车选择行为的影响因素。最后将根据模型计算得出的方案排序与实际调查结果进行对比,验证了前景理论适合用于节假日景区的停车选择行为的研究。     

露天停车场信息感知发布和管理系统

设计一种基于ZigBee和GPRS无线通信技术的智能露天停车场信息感知发布和管理系统,采用CC2530及地磁传感器组建ZigBee无线局域网,实时采集停车场内停车位的使用状况,通过GPRS无线通信技术将停车场信息发送到远端服务器,实现多个停车场信息的统一发布和管理.可以同时利用百度地图将停车场位置信息显示在远端WEB服务器前台页面上,可由用户或管理员远程登录或本地直观查看停车位状态信息.测试结果表明:该系统实现了露天停车场状态信息的及时准确发布,可以应用于实际的智慧城市系统.