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基于ORB-SLAM2算法的水下机器人实时定位研究
引用本文:张阳,李海森,马礼,王健,郭企嘉,祁晶,闫铭.基于ORB-SLAM2算法的水下机器人实时定位研究[J].测绘通报,2019,0(12):1-7.
作者姓名:张阳  李海森  马礼  王健  郭企嘉  祁晶  闫铭
作者单位:哈尔滨工程大学水声工程学院,黑龙江 哈尔滨150001;哈尔滨工程大学水声技术重点实验室,黑龙江 哈尔滨150001;工业和信息化部海洋信息获取与安全工信部重点实验室(哈尔滨工程大学) ,黑龙江 哈尔滨150001;中国地质大学(北京)信息工程学院,北京,100083;江苏海洋大学测绘与海洋信息学院,江苏 连云港,222005;上海大学力学与工程科学学院,上海,200444
基金项目:国家重点研发计划(2017YFC0306000)
摘    要: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。

关 键 词:水下机器人  水下定位  SLAM  视觉里程计  ORB-SLAM2
收稿时间:2019-03-28
修稿时间:2019-10-25

Research on real-time positioning of underwater robot based on ORB-SLAM2 algorithm
ZHANG Yang,LI Haisen,MA Li,WANG Jian,GUO Qijia,QI Jing,YAN Ming.Research on real-time positioning of underwater robot based on ORB-SLAM2 algorithm[J].Bulletin of Surveying and Mapping,2019,0(12):1-7.
Authors:ZHANG Yang  LI Haisen  MA Li  WANG Jian  GUO Qijia  QI Jing  YAN Ming
Abstract:With the rapid development of visual SLAM in recent years, it provides more choices for navigation and positioning of robots, drones, and automobiles. Aiming at the problems of complex systems and difficult operation of current underwater robot positioning technology, this paper proposes an underwater positioning scheme based on ORB-SLAM2 algorithm. Using the monocular camera as the sensor, the monocular vision SLAM underwater robot positioning model is constructed, and the conversion from pixel coordinate system to world coordinate system is completed. The key technologies involved in ORB-SLAM2 algorithm positioning are introduced. The underwater positioning performance of the ORB-SLAM2 algorithm is comprehensively evaluated by the underwater ideal environment experiment. The marine environment experiment proves that the ORB-SLAM2 algorithm can effectively locate the underwater robot in real time.
Keywords:underwater robot  underwater positioning  SLAM  visual odometer  ORB-SLAM2  
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