建图
- 基于优化Hector-SLAM算法的机器人自主导航系统设计
ng，实时定位与建图）是机器人自主导航中的一项关键技术[6-7]，其是指机器人在未知环境中移动时，利用传感器定位自身位姿，并基于位姿增量式构建地图。近年来，随着激光雷达和中央处理器的性能不断提升，学者们通过不断改进和优化SLAM算法来满足这些设备的性能需求。支奕琛等[8]提出了一种基于ZBar 算法和融合Cartographer-SLAM 与Hector-SLAM算法的方法，以实现对二维码目标点的识别和标记。该方法先采用ZBar算法识别机器人的二维码信息，
工程设计学报 2023年6期2024-01-08
- 一种融合IMU的手持旋轴激光雷达定位建图方法
)随着同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mappi-ng,SLAM)技术的不断发展,其已经广泛应用于2D/3D建图、智能机器人导航等领域[1]。多数时间,机器人可以通过GPS、GNSS等设备获取位置信息进行定位。但当机器人处在地下停车场、隧道等封闭环境时,GPS、GNSS设备定位便会失效。机器人无法获得自身位置定位从而无法进行导航任务,而SLAM技术为此需求提供了一种解决方法[2]。激光SLAM通过激光雷达直接获取
测控技术 2023年10期2023-11-08
- 基于改进Gmapping的室内ROS智能车同步定位与建图系统设计
智能车同步定位与建图系统设计闫 鹏，林迎春（电信科学技术第四研究所有限公司，陕西 西安 710061）室内移动机器人是近年来研究的热点问题，同步定位与建图技术更是移动机器人的关键技术之一。为此文章设计了基于机器人操作系统（ROS）智能车的同步定位与建图系统，以Gmapping为核心算法，首先采用电机编码器构建的里程计对单线激光雷达的每帧数据进行运动畸变补偿，以运动畸变补偿后的激光雷达数据和里程计数据作为Gmapping算法输入；然后通过Gmapping算法
汽车实用技术 2023年19期2023-10-19
- 换流站巡检四足机器人建图定位系统优化
以及狭窄区域场景建图定位较为困难,很难部署在换流站或复杂地形环境中[5]。因此研究一种智能机器人在换流站复杂环境中的建图定位技术对于换流站无人巡检发展具有重要意义。机器人在换流站中所处的环境往往是未知、难以预测的,要实现机器人在换流站中的自主导航巡检,关键是要实现机器人在换流站中精确的建图定位[6]。其中建图的常用方式是采用实时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)技术,SLAM技术能够实现移
科学技术与工程 2023年21期2023-08-06
- 一种基于ROS的多传感器融合地图构建方法
用基于同时定位与建图（Simulta-neous Localization and Mapping，SLAM）的静态地图构建方法，其作用是先控制机器人对周围静态环境感知，将周围的障碍物等信息扫描识别［4］，然后标注到杨蕴秀等所构建的二维栅格地图里面［5］，其好处是机器人在特定环境的场景中进行作业更加方便，可以提高后续路径规划与导航的效率。但由于机器人周围环境障碍物结构复杂，使用传统方法在室内建图经常会漏扫一些特征不明显，形状多样的障碍物，如桌椅等镂空障碍物
西安科技大学学报 2023年3期2023-07-15
- 复杂场景下移动机器人的SLAM与路径规划问题
和低漂移激光雷达建图方法，实现了机器人位姿运动估计的低漂移和低计算复杂度。2018年，Zhongze Liu等人[6]提出了一种实时6维度激光建图定位方法，有效地降低了激光测深位姿累积误差，并具有良好的建图性能及有助于机器人完成路径规划。2020年，FUYU NIE等人[7]提出了一种改进的激光回环检测和修正系统通过对存在高扫描匹配误差的子图进行分割，减少了地图内部的误差。提高室内复杂场景下的机器人导航精度，需要降低实时建图与定位的累积误差。其方法有多种，
计算机仿真 2023年2期2023-03-29
- 基于Nvidia Jetson的自主环境探测机器人的设计与实现
激光雷达的可自主建图、导航、探测的履带式机器人系统［2］。并通过gazebo软件仿真和实际测试，能够实现复杂环境下的探测任务。1 机器人自主探测系统总体设计1.1 机器人系统总体设计方案机器人以STM32作为底层控制器，控制底盘的驱动电机、霍尔编码器、IMU惯性传感器模块、电量检测模块等设备运行。将机器人姿态传感器数据和里程计信息以串口通信的方式传送给主控制器进行分析。为了满足复杂环境下自主探测的功能，机器人以高性能的Nvidia Jetson NANO作
现代计算机 2023年1期2023-03-14
- 基于MEMS激光雷达的智能轮椅SLAM研究
达获取的点云进行建图，可完成室内外环境下的路径规划，这对于无人轮椅的研究有一定的借鉴意义。因此，针对现有轮椅的出行方式，为提高老年人生活、出行的便捷性，开展轮椅的导航研究对实现轮椅的智能化、提高老年人的出行质量有重要意义。多传感器融合的智能式轮椅将是未来的发展趋势，目前国内外正在开展有关智能轮椅的导航研究。丁佳伟[2]将脑机接口技术与SLAM技术进行融合，将环境地图构建、自主避障、路径规划与导航技术加入到脑控轮椅中，实现脑控轮椅的自主导航。于福超等[3]设
测控技术 2023年2期2023-02-28
- 基于LeGO-LOAM的实际场景下的同步定位与建图方法
学院周围进行实际建图，以检测算法优化的可行性，从而更好地为无人车感知技术提供技术支持。1 LeGO-LOAM算法1.1 LOAM算法以及存在的问题使用高精度激光雷达进行建图，有时候不能满足无人车对环境的实时测绘与定位的要求，且成本较高。研究者基于规则和广义的 ICP的轻量级环路检测和优化算法，提出了基于广义迭代最近点算法（Generalized ICP, GICP）的3D点云配准的SLAM优化方法，但定位和映射精度仍然需要提高。激光雷达里程计和建图[3]（
汽车实用技术 2023年1期2023-01-31
- 面向煤矿巷道环境的LiDAR与IMU融合定位与建图方法
，地面常规定位与建图技术无法直接应用，因此采用同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）[7]技术辅助煤矿井下移动机器人执行路径规划、自主探索、自主导航任务[8]。基于SLAM技术矿井机器人可以实时准确地构建煤矿井下三维地图，该地图可以灵活、可靠地辅助矿井机器人进行智能导航和避障，并应用于矿井下危险区作业、自动巡检、远程调度等领域，对实现智能化定位导航起着至关重要作用[9-10]。然而，在煤矿
工矿自动化 2022年12期2023-01-30
- 基于2D-SLAM 算法的机器人建图定位分析
法对移动机器人的建图定位进行分析,并通过ROS(Robot Operating System)的仿真平台Gazebo 搭建仿真环境,实现了SLAM 算法建图定位仿真。 针对仿真存在的一些问题,本文同时引入了实物移动机器人平台,进行了Gmapping 方法和Hector SLAM 方法的建图定位测试。 根据仿真以及实物测试结果,分析比较提出了更加适用于实际场景的SLAM 算法,为SLAM 算法的应用提供了一种可靠方法。1 SLAM 技术发展现状SLAM (S
无线互联科技 2022年20期2022-12-28
- 基于ROS机器人的激光与视觉融合建图方法*
杂环境中的定位和建图精度。多传感器信息融合作为一种可有效增强系统数据准确性、提高数据利用率的信息处理技术，在机器人、医学、目标跟踪、导航、图像分析等方面获得广泛关注，因此国内外专家学者已提出许多传感器信息融合方法，MONTEMERLO、DOUCET等[1-2]使用基于粒子滤波器的SLAM方法，该算法近似得到机器人定位和建图的概率密度，但方法会造成粒子种类减少，造成计算资源浪费等问题，CASTELLANOS、庄严等[3-4]对激光雷达和单目相机融合SLAM进
组合机床与自动化加工技术 2022年12期2022-12-21
- 基于激光SLAM 的综采工作面实时三维建图方法
法主要包括站点式建图[3]和移动式建图[4]。站点式建图方法先将整个区域划分成多个子区域，然后逐站扫描获取激光点云，同时用全站仪测量各个站点的坐标，最后结合激光点云和站点坐标进行整个区域的点云拼接。该方法所需时间较长，实效性较差，不能满足综采工作面实时建图需求。移动式建图方法主要采用激光雷达进行实时扫描，利用惯导和里程计计算位姿，实现激光点云实时拼接[5-6]，进而实现实时建图。该方法依赖高精度的光纤惯导和里程计进行位姿计算，而在实际工程实践中里程计精度难
工矿自动化 2022年11期2022-12-07
- 基于激光雷达的轻量化定位与建图方法
技术之一的定位与建图技术越发重要。现有的定位方案主要为全球定位系统（Global Positioning Ststem, GPS）+惯性测量单元（Inertial Measurement Unit, IMU）的方案，然而在高楼林立、隧道等环境中GPS存在信号缺失问题，在这些场景中上述的定位方案无法达到良好的效果。激光雷达是稳定性强的且能感知周围环境的传感器，在GPS信号不好的环境中，通过激光雷达的辅助定位可以提高定位系统的鲁棒性，且通过其感知的周围环境可以
汽车实用技术 2022年20期2022-11-02
- 基于ROS机器人的自主探索建图算法研究
]。现在大多数的建图算法，例如Hector SLAM、Karto SLAM和Cartographer[5，6]等，都是通过人工手动、使用键盘或者游戏杆进行控制机器人移动，通过激光雷达扫描地图进行构建地图[7]。在面对大而复杂的环境中，会比较消耗人力物力，因此机器人的自主探索建图至关重要[8]。本文提出一种基于边界探索的自主探索建图算法，结合了Frontier_exploration和Gmapping算法，机器人操作系统(Robot Operating Sy
湖北师范大学学报(自然科学版) 2022年3期2022-09-27
- 面向嵌入式平台的单目ORB-SLAM稠密化建图实现
提出了并行追踪与建图（parallel tracking and mapping，PTAM）方法[4]，提出并实现了跟踪与建图过程的并行化，并且PTAM是第一个使用非线性优化，而非传统的滤波器（如卡尔曼滤波[5]、粒子滤波[6]和组合滤波[7]）作为后端的方案。国内学者在文献[8]中对基于RGB-D的SLAM系统也进行了深刻的研究。随着PTAM的提出，许多优秀的SLAM系统在其基础上被设计出来，ORB-SLAM 正是PTAM 继承者中最完善易用的SLAM
计算机工程与应用 2022年16期2022-08-19
- 基于SLAM的无人机飞行参数设定方法研究*
种基于同时定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping，SLAM)[18-20]的林间无人机参数设定方法。使用3D LiDAR采集林间点云数据信息进行SLAM建图，使用SLAM建图轨迹与GNSS-RTK轨迹进行对比分析，根据其均方根误差，实现雷达点云数据质量的评测和无人机的最佳飞行高度与速度的设定。针对无人机上激光雷达在林间环境运动的过程中会使点云产生运动畸变，从而影响点云匹配正确率与SLAM建图精度。本文使用SL
中国农机化学报 2022年8期2022-08-12
- 基于Scan Context与NDT-ICP相融合的果园建图方法研究*
与地图构建技术在建图精度及鲁棒性上有了很大程度的提升。根据传感器类型可以将SLAM技术分为视觉SLAM与激光SLAM两大类[4]。其中视觉SLAM借助视觉传感器获取环境信息，成本低、结构简单，但运算量大，易受光照影响，不适用于农田等光照变化明显的环境[5-6]。激光SLAM技术相对成熟，测距准确，受光照影响较小，且激光雷达相比相机、超声波、红外传感器等具有抗干扰能力强、精度高、测量范围广等优势，更适用于果园环境[7-9]。目前，农业机器人搭载激光雷达实现局
中国农机化学报 2022年7期2022-06-27
- 基于AF和AS算法优化的slam_gmapping研究
导航。即时定位与建图（SLAM）技术为自主定位与导航提供了扎实的理论基础。SLAM具体指机器人凭借自身的传感器（激光雷达或者摄像头等）感知环境信息，并进行自主定位与建图。SLAM技术最早由Smith等人[1]提出，之后一直受到相关行业研究者的关注。早期的滤波研究着重于卡尔曼滤波，但是人们逐渐意识到卡尔曼滤波在处理非线性、非高斯噪声时的局限性[2]。因此，粒子滤波（Particle Filter，简称PF）应运而生。粒子滤波也叫顺序蒙特卡洛方法，该方法是通过
江苏理工学院学报 2022年2期2022-05-16
- 基于2D建图算法的导航方法
在2D-SLAM建图与路径规划的应用方面研究较多，文献[9-11]中机器人的里程计信息进行坐标变换后，利用Gmapping建图算法可以实现在室内小范围地图的建立;文献[12]提出了一种基于多传感器融合的室内建图和定位算法；文献[13]中采用基于高斯牛顿法(Guass-Newton)的Hector建图算法，不需要里程计的情况下可以建立出高精度的地图；文献[14]提出了一种实时定位和建图前端优化的解决方法；文献[15-19]基于机器人操作系统(Robot Op
无线电工程 2022年4期2022-04-21
- SLAM自主导航系统设计
主探索协同定位与建图（SLAM）自主导航系统设计成为当今研究热点。本文设计的自主导航系统是在基于ROS操作系统下的智行Mini平台实现的，利用gmapping包，move_base包，amcl包，以及navigation包搭建了一套完整的建图导航机器人系统，实现了建图及自主导航功能。关键词：SLAM;自主导航;ROS;建图一、前言现代科技日新月异，人工智能技术作为科学技术的前沿和重要发展方向，已经成为国内外研究机构、高新技术企业的热门研究课题。高智能自主机
科教创新与实践 2022年2期2022-04-20
- 基于ROS的室内自主导航移动机器人系统实现
。随着同时定位与建图(simultaneous localization and mapping，SLAM)技术的发展，其技术迅速被运用到机器人身上。2019年,在美国的TechCrunch AI+机器人大会上波士顿创始人暨CEO Marc Raibert展示了即将量产化的机器人SpotMini[1],展示其灵活性及其适用场景。SpotMini使用双目摄像头配合IMU通过3D SLAM技术实现定位。国内的移动机器人产业起步时间虽然较短，但是在这一方面也取得
传感器与微系统 2022年2期2022-02-28
- 荒野环境中的移动机器人定位方法研究*
的激光同时定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）方案以及基于图优化的激光SLAM。Smith R 等［1］提出了使用最大似然算法进行数据关联的扩展卡尔曼滤波SLAM 方法（EKF-SLAM）。Montemerlo M 等［2］提出了Fast-SLAM 方法［2］，该方法将SLAM 问题分解成移动机器人的定位问题与已知移动机器人当前位置条件下的地图构建问题。Grisetti G 等［3］提出了一种使
计算机与数字工程 2022年1期2022-02-16
- 融合里程计信息的农业机器人定位与地图构建方法
Gmapping建图算法，利用高频率里程计信息为每一个激光束匹配到近似的机器人位姿，获取机器人当前位姿下更为精确的激光数据，以减少激光雷达运动畸变对地图构建产生的影响。利用机器人搭载扫描频率为5 Hz的RPLIDAR A1激光雷达在玉米田及香蕉园中进行了SLAM建图精度测试试验。试验结果表明，在长度为12 m左右的玉米田区域，Gmapping建图算法的平均绝对误差为0.06 m，该研究算法建图平均绝对误差为0.01 m，相比于Gmapping建图算法降低了
农业工程学报 2021年21期2022-01-27
- 一种改进ORB特征匹配的半稠密三维重建ORB-SLAM算法
算法鲁棒性良好，建图误差及运算复杂度较低，自提出以来就一直是研究者们重点关注的对象。但是ORB-SLAM算法建立的是稀疏点云图，只保留了图像中特征点的一部分作为关键点，固定在空间中进行定位，难以描绘地图中障碍物的存在。故本文对单目ORB-SLAM算法进行改进，在ORB-SLAM框架基础上，提出一种改进的半稠密三维重建算法，并将建立的地图同ORB-SLAM的建图效果进行对比。本文利用德国慕尼黑工业大学计算机视觉实验室发布的TUM数据集进行仿真实验，证明本文所
电子科技 2021年12期2021-12-03
- 一种自动规划路径AGV机器人的设计
ctorSLAM建图打滑现象产生的影响，并进行基于A*算法和行为动力学的路径规划研究。实验结果表明，本AGV机器人能够完成室内环境的路径自动规划。关键词：AGV;路径规划;建图;环境本系统采用树莓派4B处理器为主控制芯片，利用惯性测量单元（IMU）、轮式编码器以及激光雷达作为导航数据源，进行了相关的硬件设计。软件部分基于机器人开源操作系统（Robot Operating System，ROS）平台，对机器人的环境建模和路径规划进行了研究。主要完成基于ROS
科技风 2021年32期2021-11-30
- 一种自动规划路径AGV机器人的设计
GV;路径规划;建图;环境本系统采用树莓派4B处理器为主控制芯片，利用惯性测量单元（IMU）、轮式编码器以及激光雷达作为导航数据源，进行了相关的硬件设计。软件部分基于机器人开源操作系统（Robot Operating System，ROS）平台，对机器人的环境建模和路径规划进行了研究。主要完成基于ROS的移动机器人平台构建、基于多传感器信息融合的HectorSLAM环境地图创建、基于A*算法和行为动力学方法的路径规划研究、基于ROS的移动机器人导航实验等。
科技风 2021年31期2021-11-30
- 自适应仓库值守机器人
ing)技术进行建图,利用蒙特卡罗定位算法进行定位,调用OpenCV 技术进行场景识别等。但因这些技术对硬件要求较高,程序可移植性和兼容性较差,且当面对陌生环境时需手动操作键盘建图,故不适合进行二次开发。如果在系统中加入控制器与传感器数据采集模块,就需要匹配操作系统协调并保证各个子程序的正常运行,控制和交互信息的有效传递,以及异常和错误的及时处理等,否则很难实现复杂的应用[3-4]。笔者利用光电传感器返回的信号模拟键盘控制信号,结合SLAM 技术实现机器人
吉林大学学报(信息科学版) 2021年4期2021-09-06
- 基于体素栅格滤波的点云地图处理方法
征点应用到最后的建图算法中去。在建图算法中，常使用滤波算法减少地图中点云的数量以降低数据存储压力，这就导致最后生成的地图中的点云更加稀疏。随着多传感器融合SLAM算法[4-7]的发展，激光雷达扫描得到的激光点或激光SLAM算法构建的点云图被应用到视觉SLAM图像像素深度值的获取上。ChenMengxiao[8]等人提出使用2D激光雷达获取3D点云并与图像关键帧融合，利用基于相机的视觉SLAM回环进行后端优化，建立全局地图。ZhangJi[9]等人提出了DE
电子制作 2021年13期2021-07-20
- 一种视觉SLAM单目半稠密建图方法的实现
步迈向市场应用。建图作为SLAM的两大目标之一，可以满足更多的应用需求。本文在给定相机轨迹的情况下，提出一种视觉SLAM单目半稠密建图方法，利用极线搜索和块匹配技术，加入图像变换和逆深度高斯深度滤波器处理，以期避免单目稠密建图严重依赖纹理、计算量大的缺点，提高单目半稠密建图的准确性和鲁棒性。经测试显示，改进的单目半稠密建图方法在检测梯度变化明显像素点上更加准确，深度估计的平均误差和平方误差分别减少了9%和47%，是一种可行有效的视觉SLAM单目半稠密建图解
智能计算机与应用 2021年1期2021-07-11
- 面向观测融合和吸引因子的多机器人主动SLAM
论的自适应导航与建图方法为主动SLAM奠定了基础。文献[10]，基于EKF提出局部子地图的SLAM方法，证明局部子地图与全局地图相互独立，机器人只维护自己所建立的子图，然后周期性地将子图融合到全局地图中，但是其机器人的路径事先指定，建图过程中仅按规定路线进行环境探索，因此缺乏多机协同。文献[11]扩展了基于局部子图的多机器人主动SLAM方法，将主动SLAM问题转为多目标优化问题，并通过EKF对子地图进行融合得到全局地图。文献[12]通过引入吸引因子，实现主
智能系统学报 2021年2期2021-07-05
- 森林消防用实时三维定位建图系统*
杂环境的快速航拍建图以及模式识别（如针叶、阔叶林木的识别）等难题需解决。为此，北京市安全生产科学技术研究院联合北京清杉科技有限公司围绕森林消防应急场景中林木遮挡环境下消防人员定位难，以及在复杂非结构化灾害现场三维地形和态势信息无法及时获取的难题[3-4]，研制了森林消防用实时三维定位建图系统。该系统中存在多架搭载无线定位基站的无人机。无人机载无线定位基站通过互相测距实现实现自主时间同步及快速自组网，在公里级范围的火场内为救援人员提供定位服务，解决森林消防应
机电工程技术 2021年5期2021-06-24
- 基于ROS的无人机占据地图构建方案设计
提任务，即定位与建图[5]。最早源于机器人领域，Smith和Cheeseman便提出了同时定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)[6]，其目的是当机器人在一个未知的环境中移动时能够做到实时重建环境的三维结构并同时估计自身的状态和位置信息。现有的无人机定位方式多依赖于全球定位系统(Global Positioning System，GPS)，倘若在GPS信号遮蔽严重的区域,这种方法便不再可靠甚至完
兵器装备工程学报 2021年5期2021-06-02
- 无人驾驶车辆与移动机器人SLAM方法综述
后端、闭环检测、建图五个部分所组成。传感器和视觉里程计在视觉SLAM中属于前端，传感器主要用于环境信息的采集，视觉里程计的目的是根据传感器将其采集到的图像数据估计其位姿，后端是将视觉里程计所形成的不同时刻位姿信息整理优化得到完整的环境地图。闭环检测环节是个反馈环节，它通过对传感器、视觉里程计、后端三个环节的信息进行比对来判断机器人移动的位置是否存在漂移或重复，若存在则将其信息反馈至后端。经过前四个环节后，得出最后的建图信息。在实际使用当中还需依据经典框架进
电子世界 2021年13期2021-04-09
- 激光雷达在智能汽车上的应用
测;跟踪和识别;建图;匹配定位0 引言节能环保、新能源汽车、智能汽车成为我国汽车发展方向，智能汽车主要是发展自主式智能汽车和网联式智能汽车。自主式智能汽车和网联式智能汽车要实现上述功能只装配普通微波雷达是不能实现的，要实现上述功能，激光雷达是自主式智能汽车和网联式智能汽车电气系统控制系统中必不可少的元件。1 激光雷达在智能汽车上的作用1.1 扫描式激光雷达目前能在智能汽车上使用的扫描式激光雷达有机械式旋转激光雷达、微机电系统扫描式雷达和相控阵激光雷达
无线互联科技 2021年23期2021-01-08
- 视觉与惯性传感器融合的SLAM技术综述
要：同时定位与建图（SLAM）是指当机器人在未知的环境中运行时能够自动绘制环境地图，同时确定自身在地图中的位置。融合视觉和惯性传感器获取的数据来实现实时的高精度和鲁棒的SLAM，是当前智能机器人领域的研究热点。为了全面深入地认识VI-SLAM系统，首先，分析了4种典型的VI-SLAM系统;其次，综述了视觉惯性里程计、定位和建图技术方面的最新成果;再次，比较分析了VI-SLAM研究平台;最后，总结展望了未来的发展趋势。关键词：SLAM;视觉惯性里程计;定位
贵州大学学报（自然科学版） 2020年6期2020-12-28
- 室内环境下深度相机V-SLAM的稠密建图
，视觉同步定位与建图[1](V-SLAM)问题成为了机器人领域的热点研究。由于传感器中的深度相机可以直接获取环境的彩色及深度信息，使得SLAM数据处理相对直接，所以深度相机被广泛应用于V-SLAM的地图构建[2,3]。韦兰等[4]利用深度相机采集到的数据，结合图像特征进行闭环检测和优化，得到质量较高的点云后，再进行室内稠密地图重建。还有些学者利用SFM[5]来解决场景的稠密建图问题，比如Kinect Fusion和Elastic Fusion，但其实现的平
计算机工程与设计 2020年9期2020-09-29
- 一种基于地磁信号的激光同时定位与建图的闭环检测方法
引 言同时定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping，SLAM)技术自 1988 年被提出以来，主要用于研究移动机器人的智能化。目前配备了激光雷达、摄像头、惯性导航模块(Inertial Measurement Unit，IMU)等关键传感设备的智能载体借助 SLAM 技术已经能满足室内场景的自主导航任务[1]。SLAM 技术是在未知环境中实现自主定位的关键技术，而基于激光雷达同时定位与地图构建(激光 SLAM)
集成技术 2020年5期2020-09-28
- 一种基于高效边界探索的机器人自主建图方法
感器的同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping，SLAM)[2-3]技术建立外界环境在机器人内部表示的地图，用于后续导航[4-5]。但是传统机器人建图的方式是人工手动或使用键盘、游戏杆控制机器人移动，在面对大而复杂的室内环境时会浪费时间、人力、物力[6]。因此使机器人脱离人为控制，实现自主探索建图路径具有重要意义[7-8]。机器人自主探索建图是一种基于SLAM算法和路径规划算法，自主寻找有建图路径的目标点以
广东工业大学学报 2020年5期2020-09-26
- 多传感器融合SLAM的研究与实现
技术;自主导航;建图一、前言近幾年，无人机自主导航、自动驾驶、移动机器人等领域蓬勃发展，智能移动物体的定位问题尤为重要，在基于GPS的定位技术不可用的环境下，SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术的发展逐渐兴起，其中文译名为同步定位于地图构建。SLAM技术的提出是为了解决运动物体的定位与建图问题，该问题可以具体描述为：在完全未知的环境中，运动物体通过自身配备的环境传感器在缓慢移动的同时逐步构建环境特征地图
看世界·学术下半月 2020年7期2020-09-10
- 基于车身传感器的自主泊车建图与定位功能实现
传感器的自主泊车建图与定位功能实现展开探讨，先分析主流定位方案的利弊，接下来基于车身传感器确定方案思路，最后研究建图和定位系统的设计过程，测试实际的定位效果，希望为自动泊车系统今后的研发提供一定参考借鉴。Abstract： With the improvement of the level of technology， the automobile manufacturing industry is gradually developing towards
内燃机与配件 2020年23期2020-09-10
- 2D激光slam算法在室内建图对比研究
地图的精度更高，建图效果优于Hector算法。关键词：激光SLAM;gmapping算法;室内;建图0 引言SLAM 技术发展到现在已经经过了30多年，涉及的技术领域众多。其中需要多个步骤来完成，如今多样化的算法为实现这些步骤提供了多种选择，SLAM技术也是如今无人驾驶与机器人领域的研究的热点话题。SLAM（Simultaneous Localization and Mapping），中文翻譯为同步定位与地图创建。SLAM主要解决以下的问题：当处于未知环
内燃机与配件 2020年1期2020-09-10
- 融合反光柱的2D 激光SLAM 和高精度定位系统
2D SLAM 建图系统，如 GMapping[1]、Hector SLAM[2]和 Cartographer[3]等。基于已经重建好的地图，定位系统在环境中的位姿（此时只定位，不建图）称为纯定位。在过去的几十年中，研究人员提出了许多基于滤波的纯定位方法，如AMCL[4]、NDT-MCL[5]和 Kalman Filter[6]等。在这些系统中，采用KLD 方法的AMCL 被广泛使用。上述基于激光的2D SLAM 建图和定位系统，在特征丰富的场景中，可以稳
现代计算机 2020年11期2020-05-20
- 基于ROS的激光SLAM室内建图定位导航智能机器人设计
机器人操作系统;建图;导航;定位1 机器人研究现状及发展方向近年来，随着计算机视觉和人工智能等高新技术的逐渐成熟，其被越来越广泛地应用于人们生活中的每个角落。移动机器人在各个领域都有着很大的市场需求，使得相关技术有着更深入地研究和应用。在国防领域里，无人战机、无人执勤车等被用于情报收集和地形勘探，减少战争风险。在家庭和商业中心，扫地机器人、服务机器人和安保机器人给人们带来便捷服务的同时还可以减少人力成本。在物流领域里，搬运小车更是成为当中不可或缺的一
无线互联科技 2020年4期2020-04-22
- 基于ROS的服务机器人的两种建图方法比较研究与实践
一般低特征环境下建图效果优于Hector SLAM算法。关键词：机器人操作系统;地图创建;建图算法中图分类号：TP242 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2020）01-0160-03Abstract：Based on the robot operating system，this paper uses lidar and odometer to collect indoor environmental information，an
现代信息科技 2020年1期2020-04-10
- 一种优化的SLAM变电站复杂环境地图构建
术实现同时定位与建图。目前激光SLAM主要应用在移动机器人定位和导航、无人驾驶和测绘等领域[1]。国外的TU Munich公司的LSD-SLAM和Zaragoza大学的ORB-SLAM功能都十分完善和稳定，国内SLAM起步较晚，目前有思岚科技、百度等多个公司研发。现有的激光SLAM主要有基于滤波和基于图优化两种技术。基于卡尔曼滤波的SLAM主要有EKF扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter，EKF)、UKF无迹卡尔曼滤波(unscen
山东科技大学学报(自然科学版) 2020年2期2020-03-11
- 基于ROS系统移动机器人SLAM算法的研究与实现
有自主定位、自主建图、自动导航的智能机器人。在未来，无人驾驶汽车、巡检机器人等设备的发展都需要用到机器人的路径规划与自主导航功能。因此，移动机器人的自主导航能力至关重要。本文利用SLAM技术实现移动中的不断自主定位，同时把对环境的感知建立起全局的地图，移动机器人便可以通过算法制定最优的路径。1 ROS系统与SLAM技术简介Robot Operating System简称ROS，是一个机器人软件平台。ROS在机器人项目开发的过程中提供了大量的实用工具和pac
技术与市场 2020年7期2020-03-03
- 基于激光点云NDT特征的两步回环检测
引 言同时定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)问题可以描述为机器人在未知环境中从一个未知位置开始移动,在移动过程中根据位置估计和地图进行自身定位,同时在自身定位的基础上建造增量式地图,实现机器人的自主定位和导航。1986年，在旧金山举行的ICRA会议上首次提出将基于概率的估算方法应用于局部地图构建[1]。1985年Cheeseman和Smith撰写的文章创立的原理可作为求解SLAM问题的数学基础
激光与红外 2020年1期2020-02-19
- 基于激光SLAM的导航车软硬件系统
用到机器人定位与建图。1987年，Smith Self和Cheesman提出了基于卡尔曼滤波的SLAM算法。基于卡尔曼滤波器的 SLAM 算法主要是通过卡尔曼滤波器对机器人的位姿信息不断的估计和更新，利用里程计估计机器人所走轨迹以及机器人此时的位姿，激光测距采集的观测数据作为机器人的真实位姿加入卡尔曼滤波器的计算中，不断校正机器人对自身位置的估计，使估计量不断接近真实状态[4]。但在实际运用过程中，不管怎样改进和调整滤波方程，基于卡尔曼滤波器的 SLAM
电子技术与软件工程 2019年15期2019-10-08
- 惯导卫星组合导航辅助的视觉导盲仪定位建图
而视觉即时定位与建图(visual simultaneous localization and mapping，VSLAM)算法被认为是实现移动机器人真正自主的关键[3-4]，能够提供位姿和环境地图，已成为研制视觉导盲仪的关键技术。目前，VSLAM已经能够实现小范围内的定位与建图[5-6]，但在大范围场景中，还存在鲁棒性差和误差累计的问题。有研究者提出采用视觉与惯性器件组合来提高VSLAM的鲁棒性[7-9]，通过融合不包含累积误差的测量数据来消除视VSLA
自动化仪表 2019年1期2019-01-30
- 基于ROS的机器人室内巡检技术仿真
于机器人的定位与建图以及路径规划中。唐恒博等[3]通过设计一种里程计与定位针路标融合的方法来提高巡检机器人的定位精度。Zhu等[4]针对目前巡检机器人使用的磁导航和RFID停车系统的不足，设计了激光导航系统，并完成了定位与建图的实验，使得机器人的自主性大大增强。但巡检机器人应用于室内的研究鲜有提到。因为室内机器人不可采用GPS进行定位导航，故室内机器人大多以磁导航为主进行室内巡检，该方案缺乏灵活性，机器人无法自主规划路径，且只能感知部分室内环境。通过融合同
重庆理工大学学报(自然科学) 2018年7期2018-08-10
- 开放式环境下变电站机器人SLAM算法研究
增大。同时定位与建图(Simultaneous Location and Mapping，SLAM)最先是由Smith和Cheeseman提出的，由于其重要的理论研究以及实际应用价值，被认为是实现机器人自我定位及导航的关键，因此也成为了该领域的研究热点[1]。对于SLAM问题的求解，经历了从卡尔曼滤波，到扩展卡尔曼滤波等延伸算法，最后到粒子滤波的过程[2-6]。卡尔曼滤波因其自身特性，无法有效处理非高斯、非线性情况，而粒子滤波则无此限制。所以，近年来，粒子
网络安全与数据管理 2018年3期2018-04-20
- 变电站巡检机器人激光建图系统设计
站巡检机器人激光建图系统设计王振祥1，李建祥2，肖 鹏2（1.中交机电工程局有限公司，北京 100088；2.山东鲁能智能技术有限公司，山东 济南 250101）基于环境地图的机器人导航系统已经得到了越来越多的应用，针对传统变电站巡检机器人导航方式存在的不足，设计了变电站巡检机器人激光建图系统。首先介绍了系统的组成结构，之后着重对地图创建算法进行了详细描述，并搭建了原型系统。最后，为验证系统性能，在500 kV变电站现场对系统功能进行了测试。测试结果表明，
山东电力技术 2017年6期2017-07-19