检索结果-内蒙古大学图书馆

吉林大学学报（工学版） 2023年第3期53卷 653-662页

作者：何科丁海涛赖宣淇许男郭孔辉吉林大学汽车工程学院长春130022

针对利用轮式里程计定位时会产生难以预测和多变误差的问题,提出了使用Transformer神经网络建立轮式里程计误差预测模型,以准确预测变化的里程误差,提高了轮式里程计的定位精度。首先,建立不考虑工况特征和考虑工况特征两种模型。然后,... 详细信息

针对利用轮式里程计定位时会产生难以预测和多变误差的问题,提出了使用Transformer神经网络建立轮式里程计误差预测模型,以准确预测变化的里程误差,提高了轮式里程计的定位精度。首先,建立不考虑工况特征和考虑工况特征两种模型。然后,在多种工况下与LSTM模型进行对比实验,结果表明:在常规和挑战性工况下,本文模型相比LSTM模型具有更高的精度、稳定性和可靠性。同时,相比于不考虑工况特征,考虑工况特征能有效提高模型的整体性能。

关键词：车辆工程自动驾驶定位轮式里程计深度学习 Transformer模型

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基于NDT配准与轮式里程计的激光雷达运动畸变补偿算法

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高技术通讯 2024年第1期34卷 83-91页

作者：陈强陈海波张沥化浙江工业大学信息工程学院杭州310023

激光雷达是广泛应用于同时定位与地图构建(SLAM)的测距传感器,普遍基于旋转机制收集周围环境的几何信息。当扫描期间激光雷达发生移动时,生成的点云会产生运动畸变,降低SLAM系统的准确性。在激光雷达SLAM算法设计中,为使雷达运动的估计... 详细信息

激光雷达是广泛应用于同时定位与地图构建(SLAM)的测距传感器,普遍基于旋转机制收集周围环境的几何信息。当扫描期间激光雷达发生移动时,生成的点云会产生运动畸变,降低SLAM系统的准确性。在激光雷达SLAM算法设计中,为使雷达运动的估计结果更为精确,文中提出一种基于正态分布变换(NDT)和轮式里程计的激光雷达运动畸变补偿算法。首先,使用轮式里程计以高频测量方式对雷达运动进行估计,可补偿部分运动畸变。其次,设计一种基于NDT配准算法的误差处理方法,通过对点云的精准匹配降低里程计漂移的影响,实现雷达运动精确估计,进而精准补偿运动畸变。文中采用数据集以及真实场景实验对提出算法进行测试。实验结果表明,与传统里程计辅助方法相比,提出的算法能够优化运动畸变补偿效果,降低轨迹累积误差并生成全局一致地图。

关键词：同时定位与地图构建(SLAM) 运动畸变补偿激光雷达轮式里程计正态分布变换(NDT)

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基于轮式里程计的无人车分层控制策略

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控制理论与应用 2024年

作者：单泽彪魏昌斌刘小松王宇航长春理工大学电子信息工程学院吉林大学通信工程学院长春气象仪器研究所

针对电动两驱差速型无人车,由于路面摩擦、车辆重心不稳等因素存在,左右两侧驱动轮受到的行驶阻力不同,导致车辆的行驶方向总是出现有规律的向左或者向右偏离无人车纵轴线的现象.传统的无人车行驶方案是靠图像、基站定位等方式根据外界... 详细信息

针对电动两驱差速型无人车,由于路面摩擦、车辆重心不稳等因素存在,左右两侧驱动轮受到的行驶阻力不同,导致车辆的行驶方向总是出现有规律的向左或者向右偏离无人车纵轴线的现象.传统的无人车行驶方案是靠图像、基站定位等方式根据外界的参考环境获得偏移误差然后对车身进行调整,此类方法应对复杂环境的能力有限.本文提出了一种基于自抗扰控制的仅依靠轮式里程计的无人车分层控制策略.首先,根据差速型无人车的里程计信息推算出偏移的距离,上层控制器根据偏移误差设计期望航向角函数,调整车辆的航向角达到控制行驶的目的.下层控制器基于动力学模型设计扩张状态观测器估计车辆运动产生的扰动并对两侧电机进行补偿.最后通过数值仿真和实车测试实验验证了所提分层控制策略的有效性.

关键词：无人车控制轮式里程计期望航向角自抗扰控制分层控制策略

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基于轮式里程计的全景惯性SLAM系统初始化

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测绘地理信息 2023年第4期48卷 21-24页

作者：姜帆相恒茂季顺平武汉大学遥感信息工程学院湖北武汉430079 山东省国土测绘院山东济南250000

提出一种基于轮式里程计的全景惯性SLAM(simultaneous localization and mapping)初始化方法,用于地面测量系统、地面移动机器人中。在地面载体下,单目视觉惯性SLAM由于常加速或者纯旋转运动会出现退化问题,导致无法正常估计视觉尺度而... 详细信息

提出一种基于轮式里程计的全景惯性SLAM(simultaneous localization and mapping)初始化方法,用于地面测量系统、地面移动机器人中。在地面载体下,单目视觉惯性SLAM由于常加速或者纯旋转运动会出现退化问题,导致无法正常估计视觉尺度而造成系统初始化失败,而引入轮式里程计可以解决这一问题。首先,基于轮式里程计的双轮差速模型推导了两个视觉帧之间的轮式里程计旋转平移的预积分模型;其次,提出一个系统初始化方法,先分步初始化视觉尺度和IMU(inertial measurement unit)参数,再将全景相机、IMU、轮式里程计的观测值进行联合法平差得到精化后的初始化参数。实验结果表明,该算法能够得到较高精度的尺度信息,完成全景惯性SLAM系统的初始化流程。

关键词：轮式里程计全景相机 IMU SLAM 初始化

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IMU和轮式里程计联合的雷达畸变校正算法

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应用科技 2023年第5期50卷 149-156页

作者：刘佳豪罗天放王桐哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001 哈尔滨工程大学先进船舶通信与信息技术工业和信息化部重点实验室黑龙江哈尔滨150001

为了校正低帧率2D激光雷达在机器人快速移动时产生的运动畸变,提出一种惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)和轮式里程计联合的激光雷达运动畸变较正方法。在传统轮式里程计辅助法的基础上,针对轮式里程计高速时容易打滑造成... 详细信息

为了校正低帧率2D激光雷达在机器人快速移动时产生的运动畸变,提出一种惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)和轮式里程计联合的激光雷达运动畸变较正方法。在传统轮式里程计辅助法的基础上,针对轮式里程计高速时容易打滑造成角度测量误差较大的缺点,利用局部角速度精度较高的IMU数据来完成激光雷达角度误差的较正。算法采用麦克纳姆全向轮式机器人进行验证。实验结果表明:IMU和轮式里程计联合较正运动畸变的方法能够克服轮式里程计打滑的机械性缺陷,有效减小雷达的位移误差和角度误差,大大提高低帧率2D激光雷达地图构建的质量。

关键词：激光雷达运动畸变即时定位与地图构建 IMU 轮式里程计传感器融合线性插值机器人操作系统

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基于单目视觉与轮式里程计融合的移动机器人定位控制系统研究

基于单目视觉与轮式里程计融合的移动机器人定位控制系统研究

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作者：唐尚华电子科技大学

学位级别：硕士

定位是移动机器人自主导航系统中需要解决的首要问题,传统的机器人定位方法主要依靠单一的位置传感器进行定位,如采用轮式里程计进行航机推算定位。但单一的传感器定位系统在定位效果上都会有各种各样的局限性,现在逐渐出现了一些将不... 详细信息

定位是移动机器人自主导航系统中需要解决的首要问题,传统的机器人定位方法主要依靠单一的位置传感器进行定位,如采用轮式里程计进行航机推算定位。但单一的传感器定位系统在定位效果上都会有各种各样的局限性,现在逐渐出现了一些将不同的定位传感器融合取长补短的解决方案;本文针对室内轮式移动机器人,从其结构和定位的成本及效果出发,选择轮式里程计与单目视觉里程计融合的定位方案进行研究,设计了一套基于单目视觉与轮式里程计融合的定位系统。本文对以下几个方面进行了研究:1、对于单目视觉里程计,对比图像特征点法与光流法,采用改进后的光流跟踪算法,提高图像跟踪的质量及跟踪效率;通过对图像信息设立关键帧、同时使用平均视差滑动窗口策略,对图像位姿信息进行3自由度优化,实现了单目视觉图像帧位姿求解;采用基于词袋模型的关键帧回环检测算法,并通过全局最小环优化以及局部滑动窗口优化策略实现当前帧位置校正以及回环轨迹校正;2、恢复单目视觉里程计尺度,将轮式里程计的运动轨迹与单目视觉里程计计算的运动轨迹进行运动模型时间戳对齐,得到不同传感器在同一时刻、同一坐标系下的机器人位置;提出了多角度轨迹对齐,通过计算多种情况下的尺度判断当前计算尺度可靠性,避免了局部位置误差过大的情况,得出单目视觉里程计的绝对尺度;3、针对轮式移动机器人打滑以及视觉场景单一等情况,提出了单目视觉里程计与轮式里程计位姿融合方案,减小了轮子打滑以及场景单一等情况对机器人定位精度的影响;4、对图像关键帧进行词袋模型检测,通过严格的回环检测过程,得到视觉回环,通过全局最小环优化策略以及局部滑动窗口优化策略,校正当前视觉里程计和机器人世界坐标系下融合定位位置,以及优化全局回环运动轨迹,实现减小累积误差的目的。

关键词：单目视觉里程计轮式里程计尺度融合打滑

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基于云平台可移动智能饮水机设计

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物联网技术 2025年第09期 94-97页

作者：陈康法邱亿龙吴禹睿何梓毅胡君东莞理工学院

在当今硬科技蓬勃发展的时代，人们对生活产品智能化的需求日益增长，饮水方面也是如此。市场上现有的饮水机缺乏可移动、智能、能远程人机交互等特点。鉴于此，提出了基于云平台的可移动智能饮水机设计方案。该饮水机包含三大功能模块... 详细信息

在当今硬科技蓬勃发展的时代，人们对生活产品智能化的需求日益增长，饮水方面也是如此。市场上现有的饮水机缺乏可移动、智能、能远程人机交互等特点。鉴于此，提出了基于云平台的可移动智能饮水机设计方案。该饮水机包含三大功能模块，分别为底盘运动控制模块、上层智能饮水模块以及远程控制云平台系统。在底盘部分，运用PID闭环控制、轮式里程计、IMU姿态传感器等技术，实现可移动的功能。在智能饮水方面，通过模拟饮水机的工作原理，融合压力传感器和温度传感器等多种传感器，实现智能出水功能。而远程控制云平台系统借助ESP32 WiFi模块连接手机APP，把数据上传至云平台，从而实现远程人机交互功能。这一设计不但弥补了现有饮水机的不足之处，而且让喝水变得更加便捷，适应了时代的发展。

关键词：智能饮水机 PID闭环控制轮式里程计 IMU姿态传感器云端控制 ESP32 WiFi模块

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基于扩张状态观测器的里程计定位补偿无人车轨迹跟踪控制

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仪器仪表学报 2024年第7期45卷 313-320页

作者：刘小松魏昌斌单泽涛单泽彪刘云清长春理工大学电子信息工程学院长春130022 诺博橡胶制品有限公司河北省汽车减震与密封橡胶产品技术创新中心保定072550 长春气象仪器研究所长春130102

无人车的轨迹跟踪精度与车载传感器密切相关,应用图像、基站定位等方法容易受到实际中存在的各种干扰的影响导致传感器数据出现误差甚至丢失,进而影响无人车的轨迹跟踪精度。鉴于此本文以差速驱动型无人车为研究对象,提出了一种仅依赖... 详细信息

无人车的轨迹跟踪精度与车载传感器密切相关,应用图像、基站定位等方法容易受到实际中存在的各种干扰的影响导致传感器数据出现误差甚至丢失,进而影响无人车的轨迹跟踪精度。鉴于此本文以差速驱动型无人车为研究对象,提出了一种仅依赖轮式里程计的无人车轨迹跟踪控制方法,同时通过扩张状态观测器来估计总扰动的方式解决里程计在复杂工况下受干扰产生读数偏移以及长时间运行产生的累计误差等问题。本文首先对里程计的定位过程进行了分析,通过对里程计建立扩张状态观测器准确测量影响定位的干扰,并且针对里程计的偏差,采取扰动补偿措施以提升定位精度。随后对车辆的轨迹跟踪动态误差进行了深入研究,并设计了相应的误差方程,以制定轨迹跟踪控制策略。在实际弯曲道路测试中,车辆可以稳定在0.21 m的跟踪误差范围内,验证了本文所提方法的可行性和有效性。

关键词：无人车控制扩张状态观测器轮式里程计扰动补偿自抗扰控制

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面向室内弱纹理环境的轮式机器人SLAM算法研究

面向室内弱纹理环境的轮式机器人SLAM算法研究

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作者：朱弈轩河北大学

学位级别：硕士

同时定位与地图构建技术(Simultaneous Localization And Mapping,SLAM)是近年来开展的关于移动设备研究的关键技术,基于视觉的SLAM技术在相关领域也获得越来越多的关注。由于移动机器人行驶环境的复杂性,针对一些特殊场景下视觉惯性融... 详细信息

同时定位与地图构建技术(Simultaneous Localization And Mapping,SLAM)是近年来开展的关于移动设备研究的关键技术,基于视觉的SLAM技术在相关领域也获得越来越多的关注。由于移动机器人行驶环境的复杂性,针对一些特殊场景下视觉惯性融合的SLAM系统,在面向室内空间中的弱光、弱纹理等常见的情景。缺乏足够的特征点进行提取和匹配从而导致定位精度较低的问题。为了提高SLAM算法的定位精度,提出一种改进型点线特征融合的轮式机器人SLAM算法,具体研究内容如下: 首先针对弱纹理环境下,存在纹理稀疏使得特征提取与匹配的精确度较差,从而导致的移动机器人定位失效的问题。通过改进数据预处理阶段来消除弱光环境对图像提取特征的不利影响,提高了弱纹理环境中视觉传感器采集图像特征的有效利用;通过改进Shi-Tomasi角点提高到亚像素级别的精度,使得点特征的提取更加精确;通过在基于点特征的视觉惯性SLAM系统的基础上融合EDLines线特征提取算法,与传统的LSD线特征算法进行比较。通过实验验证在Eu Ro C公开数据集的弱光弱纹理环境下的两类场景中均方根误差分别减少了13.4%和36.1%。其次,针对轮式机器人经常处于匀速运动或纯旋转状态。在面向室内弱纹理环境的同时,基于单目相机和惯性传感器的SLAM系统不能使惯性传感器获得足够的运动激励导致的初始化失败和尺度不确定性问题。采用一种基于轮式里程计的视觉惯性融合SLAM方案。通过融合轮式里程计进行联合初始化的同时,构建视觉-惯性-轮式里程计后端联合优化算法并增加平面约束。以提高轮式机器人在现实匀速运动或纯旋转状态下的轨迹精度。最后,将改进后的算法在现实中的弱纹理环境中进行实验,通过对多传感器进行联合标定实验,并针对改进型点线特征融合和基于轮式里程计的视觉惯性SLAM系统在不同的弱纹理环境下进行轨迹对比分析,验证了改进后算法的精确度和有效性。

关键词：移动机器人视觉SLAM 点线特征轮式里程计

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面向濒海环境的两栖轮式机器人定位算法研究

面向濒海环境的两栖轮式机器人定位算法研究

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作者：田儒笑哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

濒海环境为海洋与陆地的交界处,该地形内存在大量自然资源需要开发,因此对能够在濒海地带作业的两栖机器人研究受到广泛关注。定位技术作为机器人自主作业的重要支撑,近年来陆上定位和水下定位都有长足的发展,但这两种技术在濒海两栖环... 详细信息

濒海环境为海洋与陆地的交界处,该地形内存在大量自然资源需要开发,因此对能够在濒海地带作业的两栖机器人研究受到广泛关注。定位技术作为机器人自主作业的重要支撑,近年来陆上定位和水下定位都有长足的发展,但这两种技术在濒海两栖环境应用过程中性能表现不佳,主要原因为其使用的传感器仅能在单一环境下正常工作,如陆上的GPS定位、水下的超短基线定位等。因此,为了完善无人平台的自主应用范围,解决传统定位方案无法适用于濒海地带的问题,本文研究工作于此环境下的两栖轮式机器人定位问题,对濒海环境下的两栖轮式机器人自主作业具有现实意义。 (1)本文结合濒海环境特点以及轻量化的设计需求,建立该环境下的两栖轮式机器人定位系统。开展试验测试,通过分析试验结果中导致定位误差产生的原因,对当前定位系统提出了两个后续研究方向:轮式里程计模型的改进和多传感器融合定位算法的优化。 (2)基于两栖轮式机器人的轮式里程计模型,分析濒海环境下模型的两种主要误差:轮式里程计参数误差和里程计轮速误差。分别通过修正轮式里程计参数与四轮轨迹融合两种方法改进轮式里程计,降低了两种误差对定位精度的影响,并进行试验验证了模型改进的有效性。 (3)基于多传感器融合定位算法,分析濒海环境下模型的两种主要误差:水陆环境切换时传感器观测方差变化带来的系统误差以及异常状况下传感器无效数据带来的随机误差。分别通过建立水陆环境切换下的主动调节参数与误差数据剔除两种方法优化多传感器融合定位算法,降低了两种误差对定位精度的影响,并通过试验验证了算法优化的有效性。 (4)整合模型改进与算法优化,对平台在实地环境中进行定位精度测试,试验结果表明模型改进与算法优化能够改善濒海环境下两栖轮式机器人的定位精度,可以达到设计目标。研究两栖轮式机器人濒海环境下定位算法是为了满足其在该环境下的自主作业需求。本文搭建了适应环境的定位系统并进行试验测试,对误差进行分析后分别建立了对轮式里程计模型的改进与多传感器融合定位算法的优化,整合改进优化后的定位算法在实地环境进行了试验,试验结果表明改进优化提升了定位算法的性能,验证了本文内容对提升濒海环境下两栖轮式机器人的定位性能具有现实意义。

关键词：两栖轮式机器人濒海环境轮式里程计多传感器融合定位算法

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