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针对室内环境的三维视觉同步定位与地图构建(3D VSLAM)计算量大、耗时长、硬件要求高的问题,提出了一种基于RGB-D的云机器人VSLAM实验平台。采用Kinect传感器,获取环境的RGB图像和深度信息,采用金字塔Lucas-Kanade算法实现帧间FAST特征点的快速追踪与匹配,运用RANSAC算法进行初始配准,提取关键帧。借助于云计算动态供给、弹性计算的优势,将VSLAM中计算消耗大的精确配准、闭环检测和全局优化处理过程卸载至云端进行,以减轻本地处理器的运算负担。实验结果表明,该方法能够有效地减轻VSLAM对硬件的依赖度,缩短SLAM的执行时间并提高构图精度,为云机器人以较低的成本实现先进SLAM算法提供了有效的解决途径。 相似文献
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在机器人领域,同时定位与地图构建（SLAM）是导航定位的关键技术。单目视觉传感器由于结构简单、成本低且能获取丰富的视觉信息,被广泛应用于 SLAM。随着无人机、AR 设备以及自动驾驶汽车技术的快速发展,视觉惯性 SLAM（VI-SLAM）技术得到了越来越多人的关注。针对 VI-SLAM,从滤波与非线性优化的角度出发,首先介绍相关算法理论框架,然后分析几种具有代表性的单目 VI-SLAM 算法创新点及实现方案,并通过 EuRoC MAV 数据集评估各算法优劣,最后结合深度学习与语义 SLAM,对 SLAM 未来发展趋势进行探讨。 相似文献
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《实验室研究与探索》2019,(9):47-51
提出了一种实时定位和建图(SLAM)前端优化的解决方法。首先降低算法对雷达精度的要求,对激光雷达数据进行概率霍夫变换与最小二乘法拟合的预处理,降低系统噪声并优化直线数据;用双三次插值算法代替Hector SLAM中使用的双线性插值算法,获取精度更高的栅格地图与地图梯度。然后解决系统对激光雷达高刷新频率的依赖,使用图像处理的常用方法,即通过图像相减与矩阵变换,判定激光雷达的运动形式为平移还是旋转;优化SLAM的关键帧判定机制,不再把由旋转得到的数据更新至地图。经过实践验证,低性能的激光雷达也可以使用优化后的Hector SLAM方法获得优质的地图,并且解决了地图构建重影问题。 相似文献
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为提升自主导航精度,使用Jetson Nano控制器,采用同步定位与地图构建和路径规划算法,融合轮式里程计、激光雷达和惯性测量单元等多传感器信息,实现精确的单点和多点自主导航。采用机器人操作系统搭建自主导航框架,使用基于图优化的cartographer算法实现环境地图构建与机器人位姿估计,采用A*算法作为全局路径规划算法,同时利用基于g2o优化的TEB算法实现环境突变时的局部路径规划。实验结果表明,基于图优化的cartographer算法建图效果优于常见的基于粒子滤波的Gmapping算法。基于g2o优化的TEB算法可避免动态窗口算法在局部路径规划中机器人被挟持的情况,提升智能机器人地图构建和路径规划的准确性。 相似文献
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花罡辰 《深圳信息职业技术学院学报》2015,(1):83-88
SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)被广泛应用于生成地图和机器人导航领域。基于视觉特征的SLAM是一种低成本的解决方案,且能够提取环境的丰富的特征点用于机器人导航,但是,现实世界的可视特征往往是动态的,很多基于视觉特征的SLAM方法都不能排除环境中移动物体的影响,比如:在餐厅或购物中心的行人等等。ICGM(Incremental Center of Gravity Matching)是一个通过图像队列之间特征点的几何结构互相匹配而得到稳定特征点的方法,基于ICGM的SLAM能有效地排除环境中移动物体的影响。本研究在前人研究的基础上提出了一种新的算法,利用ICGM的方法提取环境稳定的视觉特征,结合Kinect距离传感器,在高度动态环境中实现了较高精度的机器人自动导航。并通过实验检验了这种算法,实验结果显示,本方法的速度能够达到实时处理的要求,与此前研究的其它方法相比,这种方法能够达到更高的精度,所提出的SLAM和导航系统更加接近实用要求。 相似文献
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针对机器人快速运动时视觉里程计精度严重下降问题,提出基于点线特征的帧间匹配流视觉里程计（PL-FM）算法,以提高机器人在快速运动情形下的定位精度。PL-FM 算法通过对图像的预处理去噪,在特征点提取时引入灰度值权重,从而降低快速运动时光照的影响。将特征点匹配问题转化为向量计算,从而减少匹配时间,在帧间匹配流则采用衰减关键帧计算位姿,从而提高关键帧利用率。通过4 组实验对比,证明 PL-FM 算法误差精度提高 70%,时间效率提高 75%,保证了移动机器人的定位实时性,实现了低误匹配率及较高的定位精度。 相似文献
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薄孟德 《长春师范大学学报》2024,(4):101-106
针对动态环境下SLAM算法定位信息精度不足、建图偏移严重问题,本研究基于无人驾驶配送实验平台提出一种面向封闭园区内动态环境的视觉SLAM系统。该系统以ORB＿SLAM2为框架,添加了基于人体关键点提取的行为识别线程。在输入图像ORB特征点提取的同时,通过HRNet网络进行人体关键点的提取,通过30帧图像内容进行行为识别,判断图像中人体的行为状态是否为运动,并以此为依据筛选并剔除动态特征点,最后通过静态特征点进行位姿估计。实验结果表明,在TUM数据集动态子序列下,与ORB＿SLAM2、DS＿SLAM相比,本研究所提算法在系统精度与速度上达到平衡,有效提高了位姿估计的准确性。 相似文献
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针对传统视觉SLAM算法在暗纹理环境下鲁棒性差、定位精度低的问题,本文给出了一种基于动态点线耦合的单目视觉惯性SLAM算法。设定提取线特征的动态阈值,提高线特征利用率,然后利用点与线特征位置的相似性,提取新的点线耦合特征,并构造点线耦合残差模型,用点线耦合残差来搜索点与线特征之间的关系,将点线耦合残差集成到后端滑动窗口优化中,用以构造最小化成本函数。将构造的算法在EuRoC公开数据集上进行仿真,实验结果表明,本文设计的算法比VINS-Mono算法和PL-VIO算法的定位误差降幅明显,有效地增强了系统的鲁棒性,提高了系统的定位精度。 相似文献
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针对停车场视觉建图的回环检测方法对目标级别的语义信息关注较少、在长时间大范围的建图过程中地图一致性与持久性较差的问题,设计了一种语义回环检测算法。该算法基于语义实例,使用图匹配方法找到回环帧并进行帧间位姿估计,生成回环约束。在同准确率下,该回环检测算法的召回率均高于基于ORB (oriented fast and rotate brief)描述子和词袋法的回环检测方案。在停车场建图与定位试验中,建图轨迹与轨迹真值的绝对误差均小于1 m,定位误差均小于0.3 m,满足对应的技术要求。试验结果表明,本文提出的语义回环检测算法的回环检测性能优于传统回环检测算法,适用于停车场视觉建图任务。 相似文献
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借助OpenStreetMap（以下简称OSM）开源组织,分析研究了OSM相关的数据结构和使用方法,构建了地图服务系统,为研究地图匹配算法提供了基础。通过研究地图匹配算法,实现了基于几何投影法的地图匹配研究项目,为进行更复杂的地图匹配算法研究提供了依据。 相似文献
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《赣南师范学院学报》2019,(6):7-10
传统的基于压缩感知的磁共振(MRI)重建方法处理动态MRI数据时,需要将其向量化,但这种操作会在一定程度破坏数据内部的结构信息,从而有可能会降低重建质量.本文直接面向张量数据,建立了动态MRI重建的张量稀疏加低秩模型框架,并设计了一个基于交替方向乘子法(ADMM)的求解算法.实验结果表明,本文提出的模型和算法是有效的. 相似文献
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立体视觉是人们在观察事物过程中的一种立体知觉,又称深度知觉。在对立体视觉的敏锐度要求较高的职业中,立体视觉的好与坏会直接影响工作质量,甚至对于某些行业来说,会直接威胁到从业者的人身安全。因此,选取一种有效简捷的方法来判断从业人员的立体视觉,对立体视觉的应用有着重要的实践意义。研究目的:以测量立体视觉的传统方法三杆法为校标,检验随机点立体图的实证效度。方法:测量43名大学生的立体视觉,使用斯皮尔曼等级相关与皮尔逊相关检验随机点立体图法的校标关联效度。结果:三杆法与随机点立体图法的测量结果存在显著相关。结论:随机点立体图能有效地测量立体视觉。 相似文献