机器人定位

摘要： 针对动态场景下视觉SLAM(simultaneous localization and mapping)算法易受运动特征点影响,从而导致位姿估计准确度低、鲁棒性差的问题,提出了一种基于动态区域剔除的RGB-D视觉SLAM算法。首先借助语义信息,识别出属于移动对象的特征点,并借助相机的深度信息利用多视图几何检测特征点在此时是否保持静止;然后使用从静态对象提取的特征点和从可移动对象导出的静态特征点来微调相机姿态估计,以此实现系统在动态场景中准确而鲁棒的运行;最后利用TUM数据集中的动态室内场景进行了实验验证。实验表明,在室内动态环境中,所提算法能够有效提高相机的位姿估计精度,实现动态环境中的地图更新,在提升系统鲁棒性的同时也提高了地图构建的准确性。

摘要： 传统植树设备多为手持挖坑机,由操作者手提作业,只能实现栽种全过程中的一个步骤,如挖坑、培土或浇水等步骤中的一个,其余环节无法实现,或仍然依靠人力,自动化程度低,工作效率低,亟需研发新的智能化机械产品。针对这种现状,课题组设计研发了一款全自动栽植一体园林机械。仿真结果表明:该挖穴栽植一体机具有高度的自动化、集成化水平,能完成挖穴、栽植、培土及浇水等全过程作业,并能保证各机构运行合理、无干涉,做到自动循环作业,为植树机的自动化、智能化发展提供思路。

摘要： 自动化行业中机器人的对象抓取高度依赖机器视觉做定位分析。针对现有双目视觉机器人定位精度低、效果差等问题,提出一种改进SGBM立体匹配算法在并联机器人中的精确定位。主要将梯度信息融入到SAD算法当中,构建代价计算作为相似性度量函数;然后引入自适应双边滤波进行代价聚合,弥补了人为设置参数去寻找最优过程繁琐的缺陷,同时去除噪声提高匹配准确性,从而完成三维点云的重构。最后,利用手眼标定算法将相机坐标数据传送到机器人坐标系统下,进而引导机器人实现对工件的精度位置抓取。实验表明,在双目相机视野内任意摆放工件,都能完成准确定位抓取,且误差率平均在5%以下,与传统算法相比具有更高的实时性和准确性,在自动化行业具有不错的应用前景。

摘要： 为了提升室内轮式机器人在移动过程中的定位精度,提出一种基于多信息融合的定位算法。鉴于单一传感器的定位缺陷,使用多传感器信息进行数据融合来提升定位精度,将机器人里程计和惯性测量单元(Inertia Measurement Unit,IMU)解算的位姿信息通过扩展卡尔曼滤波进行信息融合,组成里程计融合器;然后将里程计融合器解算的位姿信息与激光雷达的点云信息进行融合,组成激光雷达融合器;最后根据不同的地图环境,对里程计融合器和激光雷达融合器的数据进行加权融合,组成加权融合器。经过实验验证,多传感器的融合相对于单一传感器平均定位精度提高了约60%。

摘要： 针对工业生产、医疗手术等领域,手持超声探头成像和手动定位存在的易疲劳、精度低等问题,设计了一套包含超声探头移动机构和机械臂辅助定位的机器人系统,并进行了路径规划。基于直线驱动器的超声探头移动机构可以对探头的俯仰运动进行补偿,从而平稳、精确地调整探头位置,得到清晰的超声图像。采用基于ROS机器人操作系统,规划机械臂的定位轨迹,使定位路径更短并且避免与其他物体的碰撞,准确地完成定位动作。采用体模进行探测定位实验,定位精度在2 mm以内。

摘要： 路径规划是为机器人生成可行驶路径以实现循迹的过程。因此,机器人的位置应该位于或靠近规划的行驶路径。从而,路径规划可为机器人定位产生重要的约束。该文提出一种规划路径约束的位置概率图(PILPM)模型,该模型通过概率来表征机器人在整个地图范围内所处的位置的可能性。其中,模型中概率密度函数是通过核密度估计(KDE)方法从表征规划路径的所有数据点生成。在所提出的PI-LPM模型基础上,提出一种规划路径约束的机器人定位新算法(RL-PPC)来提高机器人定位精度。在该方法中,应用粒子滤波算法来融合所提出的PI-LPM模型和已有的传感器定位方法。融合过程中,从PI-LPM模型中计算得到的概率是分配粒子权重的一个重要因素。实验中分别利用仿真数据和真实数据对所提出的模型与算法进行验证。实验结果表明,所提RLPPC算法可有效融合PI-LPM模型与主流的定位系统(如GPS和LiDAR定位系统),并显著提高机器人定位的整体性能。

摘要： 针对传统粒子滤波定位算法在粒子的更新中仅考虑当前里程信息,论文基于KLD-粒子滤波算法实时跟踪每次迭代所需粒子数,提出了一个KLD粒子滤波定位改进算法.结合里程信息及雷达激光测量信息,将前时的测量信息融合进粒子定位算法中.该算法在粒子更新的同时优化了计算,可以使机器人定位修复快速收敛至正确位置,并通过仿真实验验证其有效性.仿真表明,该算法比普通KLD采样有更好的收敛效果,该本仿真条件下,收敛速度比传统方法快约50％以上.

摘要： 轮式机器人在未知环境下的定位是机器人学中一个经过广泛研究但仍然需要进一步提高的问题.VINS-Mono是目前效果最好的算法之一,然而其应用在轮式机器人上会因退化问题导致定位精度下降.本文通过充分利用轮速计与视觉系统之间的耦合关系,提出了一种基于视觉和轮速计紧耦合的轮式机器人定位系统估计器.针对低频视觉信息和高频轮速计信息的融合问题,文中推导了轮速计预积分测量和误差传播过程.针对单目视觉无尺度初始化和VINS-Mono在轮式机器人上的初始化退化问题,文中提出了一种联合视觉和轮速计信息的快速精确系统初始化流程.通过在代表性室内及室外环境的实际验证,本文所提出的方法不但比VINS-Mono具有更好的定位精度,而且其计算复杂度仅为VINS-Mono的约十分之一.

摘要： 针对室内自主移动机器人定位与路径导航的难题,从机器人开源操作系统ROS入手,对现实应用环境下的室内自主移动与导航机器人的关键技术展开研究,包括地图生成与定位技术、全局最优路径规划技术等.研究实现了基于激光SLAM算法的未知环境下的地图生成、基于蒙特卡洛算法的机器人自身定位以及基于A*搜索算法的全局最优路径规划.基于ROS搭建系统实验平台,进行机器人自主移动与导航实验,验证系统的可行性.该系统具有功能包开源、各部分功能模块化、易于后期拓展等优点.

摘要： 目的 设计一种结合计算机辅助手术路径规划、电磁定位和机器人技术的肝肿瘤热消融机器人定位导航系统,利用机械臂将消融针精准定位在规划的进针路径上.方法 将介入热消融治疗的临床需求量化为多项约束条件,使用加权求和方法求解多目标优化问题,实现计算机辅助手术路径规划.导航定位系统中存在多个坐标系,使用基于成对点集配准的奇异值分解算法完成空间坐标转换,将规划的手术路径映射到机器人坐标系下.构建机械臂目标位置和姿态矩阵,利用运动学方法求解各关节角度,从而将机械臂定位在规划的进针路径上.最后以本文设计的导航系统作为穿刺实验组,常规穿刺方法作为对照组,利用腹部体模进行系统精度验证.结果 使用本系统进行穿刺的平均进针误差(1.11 mm)、平均进针次数(1次)、平均进针时间(11.4 s)都明显优于常规的穿刺方法(5.38 mm、4.6次、62.2 s).结论 基于图像处理、电磁定位和机器人技术构建的热消融机器人定位导航系统能够降低手术穿刺难度,提高消融治疗效率.

摘要： 获得机器人上的单目摄像机与标记块之间的位姿是目前对机器人定位的主要方法之一.然而,对由摄像机的旋转和环境干扰等因素导致的标记块上的特征点与其图像点的对应性问题还没有进行深入研究.本文设计了一个新的平面标记块,并提出了对应的计算摄像机位姿的方法.该标记块由两个放置在一起的多边形构成,包含了特征点的对应信息,使摄像机相对标记块的任意旋转都不会影响它的定位.另外,该标记块中还包含很多平行直线对和垂直直线对,增加了对摄像机位姿的约束条件.本文利用SUSAN算子检测标记块的边缘,进一步利用RANSAC算法检测出直线.通过对所得的直线进行排序,并计算相邻线段的交点提取出标记块的角点信息.这样较直接检测角点的方法精度更高.只要得到摄像机内部参数和标记块特征点的信息,就可以通过单应矩阵计算得到摄像机的位姿.通过对实验数据的分析可以看出,定位的鲁棒性和精度都得到了提高,其速度能够满足机器人定位的实时性要求.

摘要： 提出一种基于记忆库进行扫描特征匹配的机器人定位及地图创建(SLAM)方法。根据改进的最小二乘法实时提取稳定的环境几何特征，并以此为自然路标建立机器人记忆特征库，适应了动态环境。同时，为了降低传感器感知的不确定性引起的误差，引入信度值。在实际机器人平台上的实验证明了该方法的有效性和准确性。

摘要： 本文详细分析了机器人定位系统中的关键技术,提出了一种基于ICP的高效机器人定位算法。该算法采用滤波,特征提取及非线性迭代的方法在保持扫描匹配精确度的同时大幅减少了计算时间,弥补了传统ICP算法效率较低,以及可能无法收敛到全局最优解的缺陷。实验证明了该算法的有效性及普遍适用应性,可用于机器人实时定位系统。

摘要： 针对机器人自定位过程中里程计的位置估计具有累计误差问题,提出了首先用机载声纳传感器探测机器人周围的局面环境特征,然后用霍夫变换提取声纳特征模型进行与全局地图模型的匹配。为了方便利用声纳传感器特征数据得到机器人位置估计,还建立了极坐标下的声纳传感器的观测模型。为了解决系统状态空间的非线性问题,采用了基于UT变换的UKF算法融合里程计和声纳传感器的信息,从而避免了状态方程的线性化处理,提高了定位精度。

摘要： 在具有标志线特征的环境中机器人自定位的问题,建立了机器人定位的特征匹配评价模型.针对机器人定位中常见的绑架问题和实时性的要求,基于特征模型采用改进样本重采样过程的蒙特卡罗定位方法,使机器人定位失败后能尽快重定位，结合梯度下降迭代算法,在不增加样本数目的情况下,提高定位精度.在RoboCup中型组的比赛环境的实验中验证了方法的有效性.

摘要： 本文简要介绍了集控式足球机器人系统,从反馈的角度对机器人视觉控制系统进行分类,介绍了基于位置的视觉伺服系统和基于图像的视觉伺服系统,提出了一种基于Kalman滤波器算法的视觉伺服控制方法,利用预测控制方法来获取目标的位置信息和运动信息,并以此作为机器人视觉伺服系统的反馈信息来控制机器人的运动,从而较好完成了对机器人定位、跟踪等任务。

摘要： 本文对移动机器人同时定位与建图(SLAM)过程中必不可少的基本局部数据关联问题进行了研究。针对经典的单匹配最近邻和联合匹配方法中关联假设一旦确定就不能修改的不足，将数据关联问题转换成离散优化问题，提出了一种基于粒子滤波的多假设数据关联方法。其核心是利用多个粒子来维持多种数据关联假设，通过计算关联代价来获得粒子权重，用基本剪枝技术在粒子重采样过程中滤除错误的数据关联假设。该方法实际上是在一定时间以后才获得真正最优或次优的关联结果，通过实验分析和比较发现，该方法能获得更正确的数据关联结果和更高的定位精度。

摘要： 本文对移动机器人同时定位与建图(SLAM)过程中必不可少的基本局部数据关联问题进行了研究。针对经典的单匹配最近邻和联合匹配方法中关联假设一旦确定就不能修改的不足，将数据关联问题转换成离散优化问题，提出了一种基于粒子滤波的多假设数据关联方法。其核心是利用多个粒子来维持多种数据关联假设，通过计算关联代价来获得粒子权重，用基本剪枝技术在粒子重采样过程中滤除错误的数据关联假设。该方法实际上是在一定时间以后才获得真正最优或次优的关联结果，通过实验分析和比较发现，该方法能获得更正确的数据关联结果和更高的定位精度。

摘要： 本文对移动机器人同时定位与建图(SLAM)过程中必不可少的基本局部数据关联问题进行了研究。针对经典的单匹配最近邻和联合匹配方法中关联假设一旦确定就不能修改的不足，将数据关联问题转换成离散优化问题，提出了一种基于粒子滤波的多假设数据关联方法。其核心是利用多个粒子来维持多种数据关联假设，通过计算关联代价来获得粒子权重，用基本剪枝技术在粒子重采样过程中滤除错误的数据关联假设。该方法实际上是在一定时间以后才获得真正最优或次优的关联结果，通过实验分析和比较发现，该方法能获得更正确的数据关联结果和更高的定位精度。

摘要： 本文对移动机器人同时定位与建图(SLAM)过程中必不可少的基本局部数据关联问题进行了研究。针对经典的单匹配最近邻和联合匹配方法中关联假设一旦确定就不能修改的不足，将数据关联问题转换成离散优化问题，提出了一种基于粒子滤波的多假设数据关联方法。其核心是利用多个粒子来维持多种数据关联假设，通过计算关联代价来获得粒子权重，用基本剪枝技术在粒子重采样过程中滤除错误的数据关联假设。该方法实际上是在一定时间以后才获得真正最优或次优的关联结果，通过实验分析和比较发现，该方法能获得更正确的数据关联结果和更高的定位精度。

摘要： 本申请提供机器人定位方法，所述机器人包括激光传感器和图像采集器，所述方法包括：通过所述图像采集器采集图像，从所述图像中提取特征点；在预先存储的特征点库中确定与所述特征点相匹配的目标特征点；根据预先存储的所述目标特征点在预设坐标系中的坐标，以及所述目标特征点在预设坐标系中的坐标与所述图像采集器在预设坐标系中的坐标的映射关系，确定所述图像采集器在预设坐标系中的坐标。根据本发明的实施例，无需人工指示机器人的坐标，实现机器人完全自主的导航。

摘要： 本申请涉及一种机器人定位方法、装置、控制机器人上岗作业方法、装置。所述方法包括：获取距离机器人预设范围内的场景信息，接收雷达辐射信号，根据场景信息及雷达辐射信号，对机器人进行融合定位，确定机器人的位置。能更加准确的确定机器人的位置，避免定位失误或失败。

摘要： 本发明实施例公开了一种机器人定位方法，包括：获取电梯内的目标反射率数据，得到反射率数据集；对反射率数据集中的数据按照数据点的位置进行聚类，根据聚类结果确定机器人在电梯内的位置。本发明实施例通过对电梯内的目标反射率数据按照数据点的位置信息进行聚类，当聚类结果满足设定要求时，根据聚类后聚类子集的质心位置确定机器人相对电梯内壁的距离和偏转角度，基于机器人相对电梯内壁的距离和偏转角度进行坐标转换，得到机器人在第一电梯坐标系中的位置，从而实现机器人在电梯内的定位。本实施例中机器人不需要其他复杂的定位辅助或者使用专用电梯，通过目标反射率数据计算得到机器人的位置，具有部署简单和定位效率高的优点。

摘要： 本发明实施例提供一种机器人定位方法、装置、智能机器人和存储介质，该方法包括：机器人上配置有摄像头以及多种传感器，机器人能够获取摄像头采集的图像以及多种传感器采集到的多种传感数据。接着，机器人先提取采集到的图像包含的语义信息，并根据语义信息识别出机器人当前所处的场景。最终，根据与机器人所处场景对应的目标传感数据来确定机器人当前的位置。可见，在上述技术方案中，确定机器人位姿时使用到的传感数据不是全部的传感数据，而是与场景对应的目标传感数据，这样使得位姿确定的依据更有针对性，从而进一步提高位姿的准确性。

摘要： 本申请公开了一种机器人定位方法、机器人定位装置、机器人及计算机可读存储介质。其中，该机器人定位方法包括：确定机器人当前时刻的第一表达式，第一表达式用于表示基于机器人的里程计的输出及机器人的惯性传感器的输出进行融合所得的融合后的位姿数据；确定机器人当前时刻的第二表达式，第二表达式用于表示基于里程计的输出所得的融合前的位姿数据；根据第一表达式及第二表达式，计算得到第一坐标变换矩阵，第一坐标变换矩阵用于表示当前时刻下，融合后的位姿数据相对于融合前的位姿数据的坐标变换；在机器人的运动过程中，基于第一坐标变换矩阵及里程计的输出计算得到定位结果。通过本申请方案，可一定程度上提升机器人定位的精度。

摘要： 本申请提供机器人定位方法，所述机器人包括激光传感器和图像采集器，所述方法包括：通过所述图像采集器采集图像，从所述图像中提取特征点；在预先存储的特征点库中确定与所述特征点相匹配的目标特征点；根据预先存储的所述目标特征点在预设坐标系中的坐标，以及所述目标特征点在预设坐标系中的坐标与所述图像采集器在预设坐标系中的坐标的映射关系，确定所述图像采集器在预设坐标系中的坐标。根据本发明的实施例，无需人工指示机器人的坐标，实现机器人完全自主的导航。

摘要： 本发明实施例公开了一种机器人、机器人定位方法、定位导航系统及定位标记。所述机器人包括：信息采集器在机器人行驶于工作区域时，采集包含第一定位标识的待识别信息，并将采集到的待识别信息发送给信息处理单元；信息处理单元对待识别信息中的第一定位标识进行识别处理，并对识别出的第一定位标识中携带的编码信息进行解码处理，获得第一标识信息，并将第一标识信息发送给主控单元，第一标识信息至少指示第一定位标识所在的单元格在工作区域的行和列；主控单元至少部分地根据第一标识信息获得机器人在所述工作区域中的当前物理位置。采用本方案，使机器人能够快速对定位标识携带的编码信息进行快速解码，以得到机器人在工作区域的物理位置。

摘要： 本公开实施例公开了定位方法、装置、机器人定位方法和机器人。所述定位方法包括：获取目标对象的多个定位信息；利用所述多个定位信息中的第一部分定位信息对所述目标对象进行定位，以获得所述目标对象的第一位姿估计结果，可以通过多个定位信息中的一部分定位信息进行定位，因此即使某些信息失效或在某些场景下无法获取某些定位信息依然能够进行目标对象的位姿估计。即，能够克服某些情况下定位信息不足的问题。

摘要： 本发明实施例公开了一种机器人定位方法，包括：获取电梯内的目标反射率数据，得到反射率数据集；对反射率数据集中的数据按照数据点的位置进行聚类，根据聚类结果确定机器人在电梯内的位置。本发明实施例通过对电梯内的目标反射率数据按照数据点的位置信息进行聚类，当聚类结果满足设定要求时，根据聚类后聚类子集的质心位置确定机器人相对电梯内壁的距离和偏转角度，基于机器人相对电梯内壁的距离和偏转角度进行坐标转换，得到机器人在第一电梯坐标系中的位置，从而实现机器人在电梯内的定位。本实施例中机器人不需要其他复杂的定位辅助或者使用专用电梯，通过目标反射率数据计算得到机器人的位置，具有部署简单和定位效率高的优点。

摘要： 本发明提供动态环境下机器人定位的方法、机器人、装置及存储介质，用以解决现有技术中存在的移动机器人在动态环境下的定位精度不高的技术问题，该方法包括：确定机器人的里程计在当前时刻产生的第一里程数据是否可靠；若所述第一里程数据不可靠，利用所述机器人的激光雷达传感器在当前时刻产生的激光点云数据分别与先验地图和局部子地图进行匹配，获得匹配结果；其中，若所述机器人检测到二维码，则所述局部子地图为用所述检测到的二维码对应的位置信息更新原局部子地图后得到的；基于所述匹配结果、所述里程计和所述激光雷达传感器对应的观测信息，估算所述机器人在当前时刻的位姿。