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基于单一传感器的同时定位与地图构建技术已经逐渐不能满足移动机器人、无人机及自动驾驶车辆等智能移动载体日益复杂的应用场景。为了进一步提升移动载体在复杂环境下的定位与建图性能,基于多传感器融合的SLAM技术成为目前研究的热点内容。本文提出了一种基于图优化的紧耦合双目视觉/惯性/激光雷达SLAM方法(S-VIL SLAM),该方法在视觉惯性系统中引入激光雷达原始观测,基于滑动窗口实现了IMU量测、视觉特征及激光点云特征的多源数据联合非线性优化。利用视觉与激光雷达的互补特性设计了视觉增强的激光雷达闭环优化算法,进一步提升了多源融合SLAM系统的全局定位与建图精度。为了验证本文算法的性能,利用自主搭建的集成多传感器的硬件采集平台在室外场景下进行了车载试验。试验结果表明,本文提出的紧耦合双目视觉/惯性/激光雷达里程计相比于紧耦合双目视觉惯性里程计和激光雷达里程计定位定姿性能显著提升,视觉增强的激光雷达闭环优化算法能够在大尺度场景下有效探测出轨迹中的闭环信息,并实现高精度的全局位姿图优化,经过闭环优化的点云地图具有良好的分辨率和全局一致性。 相似文献
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遥感影像决策级融合方法实验研究 总被引：1，自引：0，他引：1
遥感影像融合是遥感图像处理中的研究热点和难点之一.对下列两种遥感影像决策级融合方法进行了实验研究:一种是基于支持向量机(SVM),另一种是基于自组织神经网络.融合实验分别采用这两种方法对Landsat TM 多光谱数据(30 m/像素)与IRS-C 全色数据(5.8 m/像素)间分别进行影像融合.融合结果表明:基于SVM的方法可有效地融合不同影像的信息,并且可获得较高的融合分类精度.在分类精度方面,基于SVM方法的融合影像明显优于基于自组织神经网络方法的融合影像. 相似文献
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为了提高多光谱影像变化检测的精度,本文提出了一种结合空间上下文与慢特征分析的方法。首先采用自适应空间上下文提取算法围绕像素构建自适应区域,探索像素周围的上下文信息;然后通过迭代慢特征分析,由相应像素周围的成对自适应区域定量计算成对像素之间的变化强度,增强变化区域与未变区域的可分性;最后生成变化强度图像,采用大津阈值法作二值分类,将变化强度图划分为二值变化检测图。利用Landsat 7卫星ETM+传感器的图像,与4种基于代数的方法及基于变换的方法进行对比试验,结果表明,本文方法在降低漏检方面有所改善,提高了召回率。 相似文献
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热红外遥感图像由于其特定的成像方式,包含目标特有的发射率及温度等特征。然而,热红外遥感图像较低的空间分辨率却限制了其广泛应用。随着遥感技术的发展,同一区域获得的多源遥感图像可以提供更为完备的目标信息,使得利用多源融合技术实现热红外图像空间分辨率增强与亚像素级特征提取成为可能。为此,本文提出了一种基于多分辨率自适应低秩表达与残差信息迁移的热红外图像空间超分辨算法,该算法通过可见光与热红外图像融合的方式实现热红外图像空间特性的自适应融合增强。本文算法优势主要体现在以下几个方面：（1）基于多分辨率的超像素分割,使用超像素块代替传统的方块作为低秩恢复单元,自适应地调整单元内空间特性以保持单元内地物类型的稳定并抑制结构性噪声;（2）通过构建导向线性滤波器,在保护热红外图像光谱信息的前提下,实现可见光图像精细空间特征向热红外图像的迁移;（3）在低分辨层建立增强热红外图像残差与可见光图像残差之间关联并迁移至高分辨层,在保证超分辨图像细节信息的前提下,实现热红外图像空间超分辨。为了验证算法的有效性,本文采用2014年IGARSS数据融合竞赛提供的可见光与热红外实验数据进行实验,并与融合竞赛中表现最为优异的监督图特征融合方法进行比较,并从温度反演精度以及分类精度两个方面评价超分辨效果。实验结果表明,本文提出的方法其噪声抑制效果、空间平滑效果、边缘锐化效果更为优异,超分辨热红外图像有着更为精细的空间信息,并且对于不同区域类型均能较好的保护热红外图像光谱信息。对于不同地物类型,融合超分辨图像有较高的亚像素温度反演精度以及更高的分类精度,其温度反演误差小于1 K,总体分类精度较原热红外图像提升20%以上。 相似文献
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激光SLAM移动机器人室内定位研究 总被引：3，自引：1，他引：2
针对目前室内移动导航定位精度低和累积误差大的问题,提出了一种激光雷达（LiDAR）和惯性测量单元（IMU）相融合的导航定位系统。首先,该方法是从LiDAR扫描测量中提取环境特征和构建地图,然后,由IMU采集的姿态信息通过卡尔曼滤波,补偿由于LiDAR扫描引起的位置和姿态输出的误差,以提高机器人移动的定位精度。试验结果表明,该方法可以提高室内移动机器人定位和构建地图的精度和稳健性。 相似文献
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Image fusion techniques integrate complimentary information from multiple image sensor data such that the new images are more
suitable for the purpose of human visual perception and computer based processing tasks for extraction of detail information.
As an important part of image fusion algorithms, pixel-level image fusion can combine spectral information of coarse resolution
imagery with finer spatial resolution imagery. Ideally, the method used to merge data sets with high-spatial and highspectral
resolution should not distort the spectral characteristics of the high-spectral resolution data. This paper describes the
Discrete Wavelet Transform (DWT) algorithm for the fusion of two images using different spectral transform methods and nearest
neighbor resampling techniques. This research paper investigates the performance of fused image with high spatial resolution
Cartosat-1(PAN) with LISS IV and Cartosat-1(PAN) sensor images with the LISS III sensor image of Indian Remote Sensing satellites.
The visual and statistical analysis of fused images has shown that the DWT method outperforms in terms of Geometric, Radiometric,
and Spectral fidelity. 相似文献
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机载激光雷达(Light Detection And Ranging,LiDAR)系统近年来逐渐成为一种新兴的测量手段,是一种可以直接提供大量地面离散点的高精度三维信息的主动式遥感技术,具有依赖控制测量条件少、受天气影响小、自动化水平高等优点。然而LiDAR获取的数据主要是离散激光点云,具有高精度的空间结构信息而缺少纹理和光谱信息。将LiDAR数据和遥感影像数据进行融合将是当今测绘科学研究的方向之一。融合影像数据和点云数据的关键步骤就是将两者进行高精度的配准。 相似文献
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介绍了基于机器视觉的数字摄影测量智能化新方法：移动激光雷达瞬时三维构像方法。该方法作为移动激光雷达瞬时三维构像理论,解决了无GPS辅助的移动激光雷达自定位与瞬时构像问题,使移动激光雷达灵活应用在室内、室外等多种环境。首先,分析了瞬时构像方法与传统构像方法的不同,以及现有方法的可移植性;接着,给出了视准轴误差自定标方法、基于平整度的有效特征提取算法和快速优化平差算法,构建出移动激光雷达自定位与瞬时构像的核心技术框架;最后,通过3种不同环境构像试验验证本文方法的有效性和适应性。研究表明,该方法可应用在结构化环境与非结构化环境、室内与室外环境,可水平构像也可垂直构像,且无需后数据处理瞬时构像。 相似文献
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激光雷达森林参数反演研究进展 总被引：6，自引：0，他引：6
激光雷达通过发射激光能量和接收返回信号的方式,来获取高精度的森林空间结构和林下地形信息。全波形激光雷达通过记录返回信号的全部能量,得到亚米级植被垂直剖面;离散回波激光雷达记录的单个或多个回波,表示来自不同冠层的回波信号。星载激光雷达一般采用全波形或光子计数激光剖面系统,仅能获取卫星轨道下方的单波束或多波束数据,用于区域/全球范围的森林垂直结构及变化观测。机载激光雷达多采用离散回波或全波形激光扫描系统,能够获取飞行轨迹下方特定视场范围内的扫描数据,用于林分/区域范围的森林结构观测。地基激光雷达多采用离散回波激光扫描系统,获取以测站为中心的球形空间内扫描数据,用于单木/样地范围的森林结构观测。激光雷达单木因子估测方法可分为CHM单木法、NPC单木法和体元单木法3类。CHM单木法通过局部最大值识别树冠顶点,采用区域生长或图像分割算法识别树冠边界或树冠主方向,NPC单木法一般通过空间聚类或形态学算法识别单木,体元单木法在3维体元空间采用区域生长或空间聚类算法识别树冠。根据激光雷达冠层高度分布可以估测林分因子,冠层高度分布特征来自于离散点云或全波形。多时相激光雷达可用于森林生长量、生物量变化等监测,以及森林采伐、灾害等引起的结构变化监测。随着激光雷达技术的发展,它将在森林调查、生态环境建模等生产与科学研究领域中得到更为广泛的应用。 相似文献
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基于LiDAR点云数据索引的DEM快速提取 总被引：1，自引：0，他引：1
DEM应用日趋广泛,从LiDAR点云数据中提取DEM是一种满足应用需求的简单有效方法。由于Li-DAR点云数据的庞大性,直接提取DEM效率不高。为了提高对点云数据处理的效率,本文探索应用索引技术来优化LiDAR点云数据的处理,生成高精度DEM。该方法首先对LiDAR原始数据点建立网格分块索引;然后再利用形态学的方法对LiDAR原始数据进行滤波处理;最后用逐点内插方法生成DEM。实验结果表明应用空间数据索引技术极大地提高了点云数据滤波与DEM生成的效率。 相似文献
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随着近几年视觉SLAM的快速发展,为机器人、无人机、汽车等导航定位提供了更多选择。针对当前水下机器人定位技术存在的系统复杂、操作难度大等问题,本文提出了一种基于ORB-SLAM2算法的水下定位方案。利用单目相机作为传感器,构建了单目视觉SLAM水下机器人定位模型,完成像素坐标系到世界坐标系的转换,介绍了ORB-SLAM2算法定位涉及的关键技术。通过水下理想环境试验,对ORB-SLAM2算法在水下定位性能进行了综合评价,通过海洋环境试验证明ORB-SLAM2算法可以有效对水下机器人进行实时定位。 相似文献
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在智能手机和互联网的普及状态下,对高精度定位技术的需求也更加显著,精确定位服务已渗透到各个领域,如物联网、无人驾驶、机器快递员、应急救援等。在室外环境下,这些服务大多由全球卫星导航系统提供;然而,在深山丛林、矿井隧道、地下室等室内环境下,由于信号衰减及多径效应的影响,GPS无法正常工作。本文针对一些特殊的室内场景,研究了基于松耦合滤波的视觉惯性融合导航方法,设计了一个面向智能手机平台的室内行人定位系统。该方法视觉前端采用了快速、稳健的稀疏直接法,后端采用了扩展卡尔曼滤波器来融合惯性信息,能够有效融合视觉和惯性信息,达到恢复单目视觉尺度、提高稳健性的效果,实现了高精度的室内行人定位。 相似文献