SLAM

摘要： 本文项目旨在设计一款基于机器视觉和激光雷达的智能物料运输车,实现物料的全自动搬运,采用了基于ROS操作系统的软件进行开发,采用了嵌入式硬件开发平台以及高精度传感器进行硬件开发。随着《中国制造2025》的深入实施,国家首次正式明确提出了将发展“智能制造”作为主攻方向。针对目前工厂以人工搬运为主要方式,为减少人工搬运低效、成本高、安全性差等诸多问题。采用激光雷达传感器配合SLAM算法在对应的环境下构建栅格地图,然后在构建好的地图上使运输车基于当前位置往另一地方移动,同时在移动的过程中根据定位估计和调整地图自身位置,同时也在自身位置的基础上重新规划出下一条路线,进而进行主动定位和导航。

摘要： 随着社会的发展,我国的老龄化越来越严重,该论文设计了基于室内自主导航的管家服务机器人,采用ROS系统搭建了室内导航、语音交互和机器人管家三个子系统。机器人管家使用STM32模块、Wi Fi模块、温湿度模块和继电器模块。同时设计了UI界面,用于显示机器人状态信息和手动控制机器人。在经过实验的测试验证后,实现了人机语音交流、语音导航控制、语音家居控制和环境检测的功能。

摘要： 针对里程计、惯性测量单元和激光雷达三种传感器融合定位过程中,存在累积误差大、跟踪目标易丢失的缺点,提出了一种基于超宽带、惯性测量单元、里程计和激光雷达多传感器融合的室内定位方法。该方法先将超宽带数据进行滤波,降低其漂移误差,再由超宽带提供初始绝对坐标并进行定位纠偏,降低了里程计的累积误差。实验表明,相较于原三种传感器融合的定位方法,该方法可以有效提高室内移动机器人的定位精度,将定位误差降低8%,节约位姿初始化时间80s。

摘要： 为解决对即时定位与地图构建(simultaneous location and mapping,SLAM)算法进行评估时难以获得精确的机器人实际运动轨迹和环境参数的问题,使用ROS/Gazebo仿真软件进行评估。通过ROS/Gazebo软件建立配置有多种传感器的机器人模型和参数已知的仿真环境,让机器人模型在仿真环境中运行并收集传感器信息以形成数据集,使用该方法对2种2D激光SLAM算法进行评估分析。结果表明,该方法可有效解决上述问题。

摘要： 在明暗光交替频繁的环境中,视觉导航容易因相机曝光成像的质量跟不上而造成匹配出错及跟丢等问题。提出一种基于熵加权图像梯度的自动曝光算法,利用香农熵来表征图像质量,通过拟合图像梯度与曝光时间的关系曲线,找到极值点从而得到最佳曝光值。为了满足SLAM系统实时性要求,我们还加入图像块处理来代替像素处理策略。该方法代替传统自动曝光算法通过调节光圈改变每个子图像的参照亮度值的方法,是一种更适合应用在机器视觉的曝光方法。实验结果表明,本文算法可以实现在高动态光照变化环境下比传统曝光更稳定的机器视觉目标追踪,极大提高SLAM系统的鲁棒性。

摘要： 在大坝内部廊道的测绘任务中,激光扫描技术无法使用INS和GPS获取数据采集设备的位姿数据,导航系统的SLAM工程是用于解决这一问题的核心技术,它可以充分利用激光扫描仪的场景数据,实现硬件平台的定位和外部环境的构建。该文综合应用多技术融合的室内定位导航技术、非闭环检测的误差校正技术和激光点云和全景影像融合等新技术,改变了传统测量方式,大大提高了大坝内外部空间实景三维数据的生产效率和数据精度。

摘要： 该文提出一种基于SLAM定位的多位置和姿态点云的拼接与分割方法,可提供信息量大且准确的点云样本数据。首先,利用RTAB-MAP框架构建SLAM算法,由KinectV2传感器采集获得带有位姿信息的多角度RGBD图像样本,并转化为三维点云场景数据;其次,改进ICP算法并基于SVD算法设计多位姿点云的拼接算法;再次,根据原始点云的RGB信息与凹凸性特征,设计三维点云分割算法,以此形成一系列点云目标;最后,开展点云拼接和点云分割实验,实验结果验证了该文所提算法的正确性和有效性。

摘要： 差分轮AGV由于灵活性高、成本低廉而得到大量应用。作为差分驱动式AGV的关键技术,导航系统的算法实现成为研究热点。为此,文章将研究Cartographer SLAM和Gmapping SLAM两种导航算法在差分轮AGV上实现的优劣性。基于对差分轮AGV的运动模型的分析,在ROS平台上建立AGV仿真模型和两个面积分别为300 m^(2)和1000 m^(2)的仿真仓储环境。通过2种算法对这两个仓储分别进行了验证,结果表明:Cartographer SLAM导航算法在构建出的地图效果上要优于Gmapping SLAM导航算法,但构建地图耗时太久。

摘要： 针对传统RBPF-SLAM算法中存在粒子建议分布误差大、粒子消耗、算法运行时间长等问题,将激光雷达、惯性测量单元(IMU)、轮式里程计之间的数据进行融合,提出了多传感器融合SLAM的新方法,第一步建立了基于里程计与IMU融合的机器人运动模型;第二步利用激光雷达观测信息融合运动模型优化粒子建议分布,解决系统预测分布误差大与粒子内存爆炸问题;第三步改进粒子重采样策略,保持粒子多样性,减缓粒子耗散问题。该新方法分别在仿真环境与实体环境下进行验证,实验结果表明本文提出的方法在建图效率与建图精度上有明显的提升。

摘要： 随着人们对家居环境要求的不断提高,清洁时间却不断减少,自动清洁机器人的需求尤为广泛。本文中清洁机器人通过多传感器融合的SLAM技术先对周围环境进行辨识的同时进行地图构建,自动规划大概的路径;后续在已规划的路径中可自动避障行走,且在工作过程中可自动检测电量,若电量低于临界值则终端寻找预设好目标位置的充电桩进行对接充电,电量充满后继续运行被中断的程序。

摘要： 在电子科技大学光电声学信息处理研究中心研制成功的激光扫描声学显微镜的基础上,通过对声波在多层媒质中传播规律的研究,引入了非线性反演算法;为实现算法的稳定性,采用了常见的最小二乘法,结合层析技术得到了样品的层析图像。实验结果表明:非线性反演算法应用于SLAM系统中,能够得到高分辨率的三维层析声学图像,为判断样品内部缺陷结构提供依据。

摘要： 在电子科技大学光电声学信息处理研究中心研制成功的激光扫描声学显微镜的基础上,通过对声波在多层媒质中传播规律的研究,引入了非线性反演算法;为实现算法的稳定性,采用了常见的最小二乘法,结合层析技术得到了样品的层析图像。实验结果表明:非线性反演算法应用于SLAM系统中,能够得到高分辨率的三维层析声学图像,为判断样品内部缺陷结构提供依据。

摘要： 在电子科技大学光电声学信息处理研究中心研制成功的激光扫描声学显微镜的基础上,通过对声波在多层媒质中传播规律的研究,引入了非线性反演算法;为实现算法的稳定性,采用了常见的最小二乘法,结合层析技术得到了样品的层析图像。实验结果表明:非线性反演算法应用于SLAM系统中,能够得到高分辨率的三维层析声学图像,为判断样品内部缺陷结构提供依据。

摘要： 在电子科技大学光电声学信息处理研究中心研制成功的激光扫描声学显微镜的基础上,通过对声波在多层媒质中传播规律的研究,引入了非线性反演算法;为实现算法的稳定性,采用了常见的最小二乘法,结合层析技术得到了样品的层析图像。实验结果表明:非线性反演算法应用于SLAM系统中,能够得到高分辨率的三维层析声学图像,为判断样品内部缺陷结构提供依据。

摘要： 在电子科技大学光电声学信息处理研究中心研制成功的激光扫描声学显微镜的基础上,通过对声波在多层媒质中传播规律的研究,引入了非线性反演算法;为实现算法的稳定性,采用了常见的最小二乘法,结合层析技术得到了样品的层析图像。实验结果表明:非线性反演算法应用于SLAM系统中,能够得到高分辨率的三维层析声学图像,为判断样品内部缺陷结构提供依据。

摘要： 在电子科技大学光电声学信息处理研究中心研制成功的激光扫描声学显微镜的基础上,通过对声波在多层媒质中传播规律的研究,引入了非线性反演算法;为实现算法的稳定性,采用了常见的最小二乘法,结合层析技术得到了样品的层析图像。实验结果表明:非线性反演算法应用于SLAM系统中,能够得到高分辨率的三维层析声学图像,为判断样品内部缺陷结构提供依据。

摘要： 本文首先对移动机器人导航空间表示方法进行详细归纳和总结,通过对各种表示方法进行性能对比,指出各种表示方法的优点与不足.最后,对移动机器人导航中的同时定位与地图创建(SLAM)问题作了阐述,指出SLAM研究面临的问题,探讨了SLAM的未来研究方向.

摘要： 本文首先对移动机器人导航空间表示方法进行详细归纳和总结,通过对各种表示方法进行性能对比,指出各种表示方法的优点与不足.最后,对移动机器人导航中的同时定位与地图创建(SLAM)问题作了阐述,指出SLAM研究面临的问题,探讨了SLAM的未来研究方向.

摘要： 本文首先对移动机器人导航空间表示方法进行详细归纳和总结,通过对各种表示方法进行性能对比,指出各种表示方法的优点与不足.最后,对移动机器人导航中的同时定位与地图创建(SLAM)问题作了阐述,指出SLAM研究面临的问题,探讨了SLAM的未来研究方向.

摘要： 本文首先对移动机器人导航空间表示方法进行详细归纳和总结,通过对各种表示方法进行性能对比,指出各种表示方法的优点与不足.最后,对移动机器人导航中的同时定位与地图创建(SLAM)问题作了阐述,指出SLAM研究面临的问题,探讨了SLAM的未来研究方向.

摘要： 本发明提出了一种基于激光SLAM和视觉SLAM地图融合方法。本发明使用多种传感器采集数据，再进行原数据处理，之后将数据分别传入对应的SLAM算法，两种SLAM算法分别计算位姿与构建地图，将视觉SLAM构建完成的地图转换为2D栅格概率图，最后将两种2D栅格图通过栅格占用法则进行融合。本发明克服了单种SLAM具有的缺陷，使得融合后的地图更加精准，更加适用于导航。

摘要： 本发明公开了一种基于SLAM算法和图像实例分割技术的物体表面周长和面积测量方法，具体为：使用带有单目相机和惯性测量元件(InertialMeasurementUnit，IMU)的手机，利用SLAM技术对被测量物体进行尺度测量，计算出相机拍摄的照片被测物体附近像素点的代表的实际尺度；使用深度学习的卷积神经网络技术，分割待测照片，遮盖住原图像中不相关内容，得到主体图像之后再进行二值化处理，选定需要测量的物体主体；计算该二值图的主体包含的像素个数和检测主体的边缘像素点个数，结合每个像素代表的长度数值，换算出该物体的表面周长和面积。本发明实现了仅通过手机就能迅速、准确地得到相机视野中物体的单个面边缘周长、这个面投影到平面的面积和弯曲线形物体长度。

摘要： 本发明提出了一种基于激光SLAM与单目视觉SLAM融合的里程计方法。首先本发明采用激光雷达和单目相机同时采集数据，再对单目相机采集的图像进行特征点提取与匹配，之后再将激光雷达的点云投影在单目相机采集的图像上，从而计算之前提取出的特征点深度。在估计先验位姿时，对前一帧中的特征点深度信息进行判断，通过不同的三种情况分别进行位姿的估计，从而得到更精确的先验位姿，最后通过Bundle Adjustment得到最终优化后的位姿。极大的改善了单目SLAM中当机器人沿光轴方向运动时导致的位姿估计不准确以及激光SLAM在几何特征相似的环境中失效的问题。

摘要： 本发明公开了一种局部SLAM构建方法、全局SLAM构建方法和构建装置，本发明实施例将云端地图和实时地图进行比较，通过分类模型，得到当前场景的物体分类；基于物体分类进行预测更新；根据预测更新得到子地图。再将局部SLAM构建方法获得的更新子地图进行融合，获得全局地图。通过将物体进行分类，得到动态物体和静态物体，并将动态物体的运动进行预测，根据预测结果得到子地图，可以实时分辨出动态物体。

摘要： 本发明公开了一种基于改进RBPF‑SLAM算法的多传感器融合SLAM方法，涉及移动机器人定位与建图技术领域，本发明首先通过Keepbot机器人搭载的激光雷达传感器获取周围环境信息，利用扩展卡尔曼滤波(EKF)有效融合里程计与惯性导航(IMU)数据作为初始位姿信息，其次在计算提议分布时在里程计信息中添加高精度的激光雷达观测模型，并引入阈值判断有效粒子数目简化重采样步骤，最终不断更新地图完成不同场景下的栅格地图构建实验，有效提高了机器人位姿估计精度，能用更少的粒子数获取精确性可靠的2D栅格地图，显著减少了计算量，也对室内移动机器人SLAM领域研究提供了重要的参考价值。

摘要： 本发明公开了一种多机器人激光SLAM方法、系统及其全向移动SLAM装置，解决了目前室内多机器人SLAM算法对计算能力要求高、对传输带宽要求高、难以实时高效处理的弊端，其技术方案要点是使用携带有激光扫描测距雷达的全向移动SLAM装置，每台装置都将获得的局部环境地图信息的更新增量通过无线通信网络上传到中心节点，然后中心节点对每个全向移动SLAM装置上传的地图进行拼接，并将拼接后的地图推送给环境中的每台全向移动SLAM装置，帮助地面全向移动SLAM装置规划后续路径，本发明的一种多机器人激光SLAM方法、系统及其全向移动SLAM装置，能有效减少传输和处理的数据，降低对计算能力的要求，系统更加鲁棒和高效，减少了传输过程的带宽需求。

摘要： 本发明实施例提供了SLAM方法、SLAM系统及智能机器人。该SLAM方法包括：获取第一传感器连续采集的第一图像帧和第二图像帧；判断所述第一图像帧和所述第二图像帧是否满足预设采样条件，若是，则应用立体匹配方法，计算所述第一图像帧和所述第二图像帧的深度信息；根据所述图像帧的深度信息确定至少一个特征点在第一图像帧和第二图像帧之间的变动情况；根据所述特征点的变动情况，计算机器人在所述第一图像帧和所述第二图像帧之间发生的位姿变化；获取机器人的第一位姿，在所述第一位姿的基础上，通过所述机器人发生的位姿变化确定所述机器人的第二位姿。其可以利用多种不同的方式确定机器人位姿，有助于提升SLAM方法的鲁棒性。

摘要： 本发明提出了一种基于激光SLAM和视觉SLAM地图融合方法。本发明使用多种传感器采集数据，再进行原数据处理，之后将数据分别传入对应的SLAM算法，两种SLAM算法分别计算位姿与构建地图，将视觉SLAM构建完成的地图转换为2D栅格概率图，最后将两种2D栅格图通过栅格占用法则进行融合。本发明克服了单种SLAM具有的缺陷，使得融合后的地图更加精准，更加适用于导航。

摘要： 本发明提供了一种视觉SLAM方法，包括从N个惯性测量单元IMU获得IMU测量数据,对IMU测量数据进行时间同步和加权平均，获得平均IMU测量数据，对平均IMU测量数据进行积分得到第一位姿数据,从视觉相机获得第二位姿数据,对第一位姿数据和第二位姿数据进行卡尔曼滤波算法计算得到第三位姿数据，所得到的第三位姿数据用于运动决策。还提供了可移动视觉SLAM装置，包括多路IMU、视觉相机、计算单元和运动决策单元，多路IMU和视觉相机与计算单元相连，计算单元与运动决策单元相连，计算单元实现上述的方法，本发明的方法和装置可以提高视觉SLAM定位方法的准确性和可靠性。

摘要： 本实用新型公开了一种多机器人激光SLAM系统及其全向移动SLAM装置，解决了室内多机器人SLAM技术中，室内机器人大多结构复杂，操作不灵便，测量雷达的安装要求控制多个机器人操作需要相互避让，对于操作要求高的弊端，其技术方案要点是包括有通过铜柱进行支撑连接上安装板及下安装板，通过螺柱安装在上安装板的上表面的激光扫描测距雷达，包括有四个垂直抵接于地面的全向轮、连接机构、电机的驱动组件，设置有四组对应于各全向轮的减振机构，本实用新型的一种多机器人激光SLAM系统及其全向移动SLAM装置，能灵活便捷进行室内环境探测，结构简单、操作便捷。