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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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视觉SLAM技术是现代智能装备环境感知的核心技术之一,是驱动测绘向智能化方向发展的重要因素。本文围绕视觉SLAM环境感知技术,从特征点法、直接法、视觉指纹库、语义和类脑SLAM 5个方面,梳理了30多年来典型视觉SLAM环境感知技术框架、重要算法基础和测绘应用方式;总结分析了智能化时代视觉SLAM环境感知技术在智能化环境交互感知、即时众包化信息处理和多样化感知数据服务3个方面的发展趋势;探讨了视觉SLAM环境感知技术在交互式导航定位、数字孪生城市建设、实时地表监测解译、众包地图POI生产、无人值守地质灾害监测和自主交互能力支持的深度空间探测应用模式。当前,测绘行业正处于重大发展变革时期,视觉SLAM环境感知技术与人工智能技术的结合,将会进一步赋能测绘生产方式的转变,提升智能化测绘生产和服务水平。 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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针对现有视障行人出行辅助方法缺乏对环境感知和路径动态优化的有效结合，视障导航缺乏有效动态避障手段的问题，该文提出一种场景语义感知的视障行人导航路径优化方法。该方法根据双目视觉感知周边障碍物的位置及特征，结合场景语义信息和三维坐标建立视障人群与环境的局部感知地图模型，利用改进的人工势场算法动态规划视障行人安全路径。实验结果表明，该文构建的感知地图模型在10 m内的平均坐标误差为2.49%。相比A*算法，改进人工势场算法的路径盲道利用率从7.85%提高到58.39%,最高路径碰撞系数从0.55降低到了0.24,具有更高的安全性和导航辅助能力。该方法能够有效增加视障行人导航方法的场景语义感知能力，提高视障导航路径规划的安全性。 相似文献
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针对即时定位与地图构建(SLAM)在室内动态环境下定位精度低和地图效果差的问题,提出一种基于几何约束和目标检测的室内动态SLAM方法. 使用目标检测网络获取语义信息,提出运动物体漏检的方法;根据先验知识,提出准确识别动态区域的信息判定方法;结合几何约束和深度学习方法剔除动态点,利用静态点估计相机位姿;根据存储信息构建可闭环的静态地图. 在TUM数据集上进行实验,定位精度比ORB-SLAM2提高97.5%,相较于其他动态SLAM可取得更好的性能. 在室内真实环境进行实验,构建的静态地图更准确,有效提高了室内动态SLAM的定位精度和地图效果. 相似文献
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基于激光同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)技术,不仅能够实现车辆在未知环境下的实时定位,还能高效地获取环境的三维地理空间信息,近年来受到了无人驾驶领域的广泛关注.在几何结构匮乏的隧道中,仅依赖几何信息无法配准点云,因此传统激光SLAM方法难以在隧道中应用.为解决这一问题,本文在L OAM的基础上,提出一种点云强度信息增强的改进激光SLAM技术.首先,改进特征提取方法,提出基于点云柱面投影图的自适应特征提取方法,从单帧点云中提取直线、平面、地面和反射强度特征;其次,针对点云的几何特征配准在隧道中的退化问题,提出一种基于强度特征和强度地图的配准优化方法,自适应提取环境中的强度特征并根据强度特征的配准对车辆位姿进一步修正.试验结果表明,该方法较LOAM和HDL-Graph-SLAM具有更好的稳健性,能够在缺乏几何特征但强度特征丰富的隧道内实现稳定的定位和地图构建,定位精度提升了一个数量级. 相似文献
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随着科技发展,无人机航空摄影测量以其实时性高、机动灵活、数据获取精度高的优势逐渐成为现代测绘技术的重要手段,在测绘领域发挥着越来越重要的作用.然而,当前无人机航摄方案设计书的制定主要依赖人工,未通过系统设备进行辅助完成,需要耗费大量的精力,难以满足无人机航摄的具体工作要求.针对上述问题,提出了利用计算机辅助设计无人机航空摄影测量方案的技术方法,在无人机航飞之前根据航区设计及相关参数制定一份方案设计书,方便工作人员对无人机飞行作业的可行性及安全性进行理论验证,提升了航摄方案设计的自动化过程,提高了工作效率,同时为开展摄影测量工作提供技术和安全保障. 相似文献
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AbstractResearch on unmanned aerial vehicles (UAV) has been increasingly popular in the past decades, and UAVs have been widely used in industrial inspection, remote sensing for mapping & surveying, rescuing, and so on. Nevertheless, the limited autonomous navigation capability severely hampers the application of UAVs in complex environments, such as GPS-denied areas. Previously, researchers mainly focused on the use of laser or radar sensors for UAV navigation. With the rapid development of computer vision, vision-based methods, which utilize cheaper and more flexible visual sensors, have shown great advantages in the field of UAV navigation. The purpose of this article is to present a comprehensive literature review of the vision-based methods for UAV navigation. Specifically on visual localization and mapping, obstacle avoidance and path planning, which compose the essential parts of visual navigation. Furthermore, throughout this article, we will have an insight into the prospect of the UAV navigation and the challenges to be faced. 相似文献
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机器人室内运动轨迹修正控制算法 总被引：1，自引：1，他引：0
移动机器人在室内的应用提升了人们的工作效率和生活品质,但针对移动机器人室内运动轨迹漂移误差,产业界一直没有较好的解决办法。为了在室内环境下实现机器人运动轨迹的高精度控制,本文结合基于LiDAR搭建的SLAM （simultaneous localization and mapping）功能模块,提出了一种机器人室内测图运动轨迹PID反馈修正控制方法,利用机器人的运动姿态、位置及设计轨迹的偏差设计了闭环模式的轨迹修正控制算法,显著提高了机器人室内作业的轨迹精度。针对机器人室内运动的几种典型轨迹,通过大量的机器人室内测图运动轨迹测试,进一步优化算法中的机器人运动控制参数,有效地减小了移动机器人室内运动轨迹的偏移。相对于依靠里程计定位的机器人室内运动控制系统,修正算法充分利用了激光雷达的定位定姿信息,满足了室内测图需求,得到了具备高可靠性和高稳定性的机器人室内精确运动控制方案。 相似文献