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针对传统光流法检测障碍物准确性不高、适应性差的问题,提出了一种基于金字塔LK光流的旋翼无人机单目视觉自主障碍物检测方法。该方法通过金字塔LK光流法获取光流信息,结合光流大小和拍摄间距与物距的关系设定自适应阈值,比较光流与阈值的大小并对障碍物进行检测与判定。实验证明:该方法可以有效地检测到障碍物,能满足无人机在多种条件下的避障需求,具有较高的准确性、鲁棒性和适应性。 相似文献
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视觉同步定位与建图（visual simultaneous localization and mapping,VSLAM）技术是近年来机器人和计算机视觉领域的重点研究方向之一,但当前的主流算法主要面向静态环境,当场景中存在运动的物体时,算法的定位精度和稳定性会受到很大影响。为了解决上述问题,提出了一种惯性测量单元（inertialmeasurementunit,IMU）积分与YOLOv4语义分割结合的VSLAM前端动态特征点剔除算法,通过YOLOv4网络对图像进行语义分割,识别图像中有运动可能的物体;再将IMU积分与语义分割结合,对目标检测框内有运动可能的特征点进行重投影误差的解算,识别并剔除环境中运动的特征点。在TUM Visual-Inertial Dataset上验证该算法,结果表明,在包含运动物体的室内场景下,该算法可以有效剔除环境中的运动物体,显著提升SLAM系统的定位精度和稳定性。 相似文献
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在恢复场景信息和相机运动时，传统的SLAM算法是基于静态环境假设的。场景中的动态物体会降低算法的稳健性和最终的定位精度。本文提出将基于深度学习的图像语义分割技术与传统的视觉SLAM算法结合，以减少动态物体对定位结果的干扰。首先，构建有监督的卷积神经网络对输入图像中的动态物体进行分割，获得语义图像；然后，从原始图像中提取特征点，并根据语义图像剔除动态物体特征点，保留静态物体特征点；最后，利用静态物体特征点采用基于特征点的单目视觉SLAM算法对相机运动进行跟踪。在ApolloScape自动驾驶数据集上的试验表明，与传统方法相比，本文算法在动态场景中定位精度提升约17%。 相似文献
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使用卷帘快门相机进行移动测量时,由于逐行曝光的特点,影像上会产生果冻效应。而传统的建图与视觉定位方法大多假设影像是全局快门获取,直接处理卷帘快门影像很难得到高精度的结果。针对以上问题,构建基于插值的卷帘快门相机模型,并将其用于卷帘快门影像的高精度建图与视觉定位。建图时使用运动恢复结构算法,利用卷帘快门相机模型对影像特征点进行坐标插值,获取该点的位姿,继而得到对应的投影矩阵,再进行卷帘快门三角化和卷帘快门光束法平差优化,完成高精度建图。在视觉定位环节,利用PnP(perspective-n-point)算法获取影像定位初值,之后使用卷帘快门影像绝对位姿优化算法进行优化。实验结果表明,与传统方法相比,所提方法的建图与视觉定位精度更高。 相似文献
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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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同时定位和地图构建(SLAM)凭借其高能效和低功耗等特点在诸多领域应用前景广阔.然而,在传统的SLAM系统中仍存在一些问题:传统的视觉里程计中关键帧并不包含语义信息,移动机器人获取的图像信息较为单一,且在实际场景中关键帧总包含大量误匹配点和动态点.针对以上问题,本文提出一种语义SLAM思路.首先,为了能够匹配到正确且对应的特征点,摒弃动态点和误匹配点的干扰,提出了一种基于Lucas-Kanade光流法的相邻帧特征状态判别法,将这项功能作为新的线程加入ORB-SLAM3的视觉里程计部分,完成对部分传统SLAM框架的优化和改进工作.其次,针对传统SLAM系统前端视觉里程计获取的图像帧不包含任何语义信息的问题,使用基于YOLOV4的目标检测算法和融合全连接条件随机场CRF的Mask R-CNN语义分割算法对ORB-SLAM3中的关键帧图像进行处理,有效提高了机器人等智能设备对室内环境的感知能力. 相似文献
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提出了利用多尺度DoG滤波器模拟人眼视觉的边缘相阻机制,计算出人眼观察各像素的适应性亮度,并对图像各适应性亮度下的色度进行适应性调整;通过计算光感知细胞在各适应性亮度关系下的相对视觉感知信息,提出可保持视觉空间中各维颜色的相对视觉感知信息的映射算法,从而实现了基于多尺度DoG滤波器的高动态范围图像映射。该算法可以在保留高动态范围图像中场景的纹理细节和颜色的前提下,使高动态范围图像能真实地显示在动态范围较低的显示设备或纸张上。实验测试说明,该算法能够正确地再现高动态范围图像原有的场景信息。 相似文献
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针对动态场景中运动路标点严重影响传统视觉自主定位算法精度,甚至产生定位失效的问题,提出一种顾及动态路标点的稳健高斯混合模型。在传统图优化视觉定位模型的基础上,增加“运动指数”描述图优化模型中路标点的运动概率,把传统图优化高斯模型增强为高斯混合模型,以约束运动路标点对图优化结果的影响;为增强模型对噪声的稳健性,采用方差膨胀模型约束残差方程;详细推导了该高斯混合模型的期望-最大化求解方法,把该问题转化为经典迭代最小二乘问题进行解算。仿真试验和真实数据试验表明：强动态场景中,提出的算法绝对精度指标和相对精度指标均优于传统优化算法;静态或弱动态场景中,提出的算法仍与传统优化算法定位性能相当。本文方法可有效减小场景中运动路标点对优化结果的影响,更适用于移动机器人的自主定位。 相似文献
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在回顾“先出图后建库”和“建库与出图同步”两种方法的基础上,介绍一种“先建库后出图”的基础地理信息建库与出图的技术路线,讨论其解决问题的方法,指出存在的问题。 相似文献