检索结果-内蒙古大学图书馆

激光杂志 2024年第10期45卷 86-93页

作者：徐淑萍杨定哲房嘉翔刘智平西安工业大学计算机科学与工程学院西安710021

对于传统激光雷达建图算法中存在的点云特征提取不完善、质量低,噪声影响导致的位姿数据偏差影响建图效果的问题,提出了一种基于改进cartographer算法的激光建图方法。首先,在传感器信息融合部分,用自适应无损卡尔曼滤波(AUKF)的方法,... 详细信息

对于传统激光雷达建图算法中存在的点云特征提取不完善、质量低,噪声影响导致的位姿数据偏差影响建图效果的问题,提出了一种基于改进cartographer算法的激光建图方法。首先,在传感器信息融合部分,用自适应无损卡尔曼滤波(AUKF)的方法,对传感器数据进行预测更新,再对噪声进行自适应优化,来减小噪声对位姿数据造成的影响;其次,在处理激光雷达采集的点云数据时,改进体素滤波的效果,通过对点云赋权过滤的方法进行点云信息的二次筛选,以降低点云的冗余,提升点云质量;最后,在真实环境进行建图测试,比较改进后算法与传统算法的建图效果,在室外环境下改进算法比原算法绝对平移误差降低了25.8%,绝对旋转误差降低了28.9%。可明显看出改进算法数据误差更小,建图效果更加精确。

关键词： cartographer算法传感器融合自适应无损卡尔曼滤波改进体素滤波

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基于多分辨率地图位姿跳变优化的改进cartographer算法

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计量与测试技术 2024年第2期51卷 41-44页

作者：陈斌斌盛志超叶林杨强强方勇上海大学通信与信息工程学院上海映驰科技有限公司

针对cartographer算法在局部扫描匹配中,存在匹配精度低、位姿跳变影响回环检测的问题,提出一种基于多分辨率地图位姿跳变优化的改进cartographer算法。首先,在局部优化中,建立多分辨率栅格地图,提高初始位姿的估计精度;然后,在回环检... 详细信息

针对cartographer算法在局部扫描匹配中,存在匹配精度低、位姿跳变影响回环检测的问题,提出一种基于多分辨率地图位姿跳变优化的改进cartographer算法。首先,在局部优化中,建立多分辨率栅格地图,提高初始位姿的估计精度;然后,在回环检测和全局优化之间,建立位姿跳变检测机制,通过减少突变节点数量,提高回环检测的可靠性;最后,通过数据集中,对改进算法进行验证。结果表明:该算法能有效提高定位精度和建图效果。

关键词：同步定位与地图构建 cartographer算法点云匹配回环检测

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基于cartographer算法的园区末端物流无人配送装置设计

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电子技术（上海） 2022年第4期51卷 270-271页

作者：边旺王腾遥李晶河北科技工程职业技术大学河北054035 河北科技大学河北050018

阐述一种园区末端物流配送装置,采用cartographer算法与RPLIDAR A1激光雷达建图相结合的方案,包括通信模块、控制器、定位模块、CC2520无线收发一体芯片的应用。

关键词：无人配送装置激光雷达 cartographer算法

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基于改进cartographer的激光SLAM算法

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北京信息科技大学学报（自然科学版） 2023年第2期38卷 47-52页

作者：黄禹翔吴国新左云波北京信息科技大学机电系统测控北京市重点实验室北京100192

针对cartographer算法在激光雷达的数据处理中存在的点云特征丢失的问题和低帧率激光雷达导致的运动畸变问题,提出一种改进激光同步定位与地图构建(simultaneous localization and mapping, SLAM)算法。采用k邻域搜索邻近点降采样的体... 详细信息

针对cartographer算法在激光雷达的数据处理中存在的点云特征丢失的问题和低帧率激光雷达导致的运动畸变问题,提出一种改进激光同步定位与地图构建(simultaneous localization and mapping, SLAM)算法。采用k邻域搜索邻近点降采样的体素滤波方法代替cartographer算法中的传统体素滤波方法,在不丢失点云特征的情况下提升计算速率;嵌入轮式里程计辅助模块去除激光雷达运动畸变,减少机器人的位姿累积误差,从而改善建图效果;最后,增加了边约束条件改善回环检测效果。通过在机器人操作系统中的gazebo搭建仿真环境进行模拟实验,对比两种算法,实验结果显示改进算法的建图轨迹误差更小。

关键词：激光同步定位与地图构建 cartographer算法体素滤波运动畸变

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基于cartographer和RBPF的室内SLAM技术研究

基于Cartographer和RBPF的室内SLAM技术研究

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作者：姬少英燕山大学

学位级别：硕士

智能机器人技术属于人工智能的一个分支,它融合了数学、自动化、机器机械结构等传统理论,它的发展也必将伴随着视觉、深度学习等人工智能的前沿学科实现共同进步。实现移动机器人运动的“自主”是服务机器人领域的发展方向,而即时定位... 详细信息

智能机器人技术属于人工智能的一个分支,它融合了数学、自动化、机器机械结构等传统理论,它的发展也必将伴随着视觉、深度学习等人工智能的前沿学科实现共同进步。实现移动机器人运动的“自主”是服务机器人领域的发展方向,而即时定位与地图构建(SLAM)技术是机器人“自主”的前提,但是目前的SLAM算法面临着所建地图精度低、实时性差、各种算法应用场景混乱等问题,造成SLAM并未实现真正的产品化。针对现有问题,本文主要研究了SLAM算法建图定位的精度以及SLAM算法应用场景分类的问题。本文首先在研究RBPF和cartographer算法原理的基础上,并对RBPF算法的实时性进行了相应的改进。对RBPF算法、改进的RBPF算法和cartographer算法所建地图的精度进行了仿真分析,得出了改进后的RBPF算法的实时性与精度均优于标准的RBPF算法的结论;仿真结果还证明了改进的RBPF算法在建图速度上优于当前最流行的cartographer算法,且在小型场景中的建图精度与cartographer算法相差极小的结论。为进一步验证改进的RBPF算法的定位精度,在现实环境中设计实验比较改进的RBPF算法与cartographer算法的定位精度。其次,针对实验中所使用的移动机器人,研究了机器人的差速运动模型以及两种计算轨迹的方法:动态窗口法和两轮差速法。实验表明,在实验中所使用的移动机器人行驶距离为20米的条件下,使用动态窗口法和两轮差速法计算机器人轨迹时,动态窗口法的累计误差略小的结论,选择使用动态窗口法计算机器人的里程信息。最后,针对cartographer和改进的RBPF两种算法的定位精度,搭建了基于ROS的SLAM算法的移动机器人实验平台,实现了移动机器人的自主运动、建图定位以及实时监控等功能。实验分别采集了两种算法在短路径、长路径和复杂环境下的定位偏差,结果表明cartographer算法在三种环境下的定位精度均具有一定优势,结合改进的RBPF算法在建图速度上的优势,提出了在建图时采用改进的RBPF算法,定位时采用cartographer算法的建议。

关键词： SLAM cartographer算法 RBPF算法移动机器人 ROS

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血样离心块移送机器人导航定位研究

血样离心块移送机器人导航定位研究

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作者：尹成鹏哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

近年来,随着居民生活水平的提高和现代医疗科技水平的不断进步,人们对自身健康的关注程度日益增长,导致医学检验的需求持续增长。为了提高医学检验的效率并减轻医护人员的工作负担,许多医疗检测机构开始引入全自动血样试管离心块处理系... 详细信息

近年来,随着居民生活水平的提高和现代医疗科技水平的不断进步,人们对自身健康的关注程度日益增长,导致医学检验的需求持续增长。为了提高医学检验的效率并减轻医护人员的工作负担,许多医疗检测机构开始引入全自动血样试管离心块处理系统。然而,由于医院空间有限,传统的检测设备布局面临着挑战。本文设计了一种血样试管离心块移送机器人,课题的研究主要集中在移动机器人的导航和定位,以便在有限的空间内连接各个血样检测设备,实现与全自动血样试管离心块处理系统中设备的高效协作,从而实现医疗检测的全自动化。论文的主要工作内容如下: 针对全自动血样试管离心块处理系统中的血样离心块自动转运问题,结合移动机器人的主要功能和技术指标,基于两轮差速轮式移动机器人平台设计了相应的软件和硬件架构。通过深入分析控制系统的数据流向,制定了地图构建和自主导航控制方案,并对移动机器人的硬件设备进行选型。为了实现移动机器人在未知环境中的自主导航,需要移动机器人具备准确构建环境地图的能力。首先,建立激光雷达和惯性测量单元的测量模型,并对其原理和相关的测量误差进行分析。接着,建立了移动机器人的URDF模型,通过TF坐标变换实现移动机器人坐标系之间的转换,使移动机器人在运动过程中实时更新坐标系之间的关系。然后,对环境地图模型进行分析,选择栅格地图作为环境地图表示方法。最后,深入分析了cartographer算法的原理,并在Gazebo仿真平台上进行SLAM仿真,成功完成了地图构建,验证了cartographer算法的可行性。为移动机器人在未知环境中的自主导航提供了可靠的地图基础。基于构建的环境地图,进一步研究移动机器人的自主导航。首先,通过两轮差速轮式移动机器人的运动学方程建立里程计模型,利用扩展卡尔曼滤波算法将惯性测量单元数据和里程计数据进行有效融合,提高定位系统的准确性。接着,深入探讨了自适应蒙特卡洛(AMCL)定位算法和路径规划算法的原理及其在导航中的应用,并采用A-star算法进行全局路径规划,TEB算法进行局部路径规划。为了提升A-star算法的搜索效率和路径规划结果,对启发函数和搜索方式进行了优化,并通过仿真实验验证了算法改进的效果。最后,基于cartographer算法构建的先验地图,进行自主导航的仿真实验,测量导航定位精度,验证算法的有效性和可行性。为了验证控制系统在实际场景下的有效性,搭建实验平台。通过直线路径跟踪和原地旋转实验,完成了对移动机器人的车轮直径和车轮轴间距误差的校正。在完成校正之后,在现实场景下进行地图构建和自主导航实验。实验结果表明,导航定位精度符合技术要求,验证了移动机器人控制方案设计的合理性。

关键词：移动机器人 cartographer算法室内定位路径规划

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基于SLAM的移动机器人地图构建与路径规划研究

基于SLAM的移动机器人地图构建与路径规划研究

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作者：汪宝珠宁夏大学

学位级别：硕士

随着计算机技术、嵌入式系统及人工智能等领域科学技术的迅猛发展,移动机器人因其具备的环境感知、路径规划、动作控制及协同运动的特性在人类的生产和生活中发挥着越来越重要的作用。而定位问题则是移动机器人应用于现实的前提,传统的... 详细信息

随着计算机技术、嵌入式系统及人工智能等领域科学技术的迅猛发展,移动机器人因其具备的环境感知、路径规划、动作控制及协同运动的特性在人类的生产和生活中发挥着越来越重要的作用。而定位问题则是移动机器人应用于现实的前提,传统的机器人定位是在已知环境信息的基础上完成的,但在实际环境下往往是困难甚至是不可能的,故未知环境下的同步定位与地图构建已经成为机器人研究领域的一项核心技术。针对目前智能移动机器人在复杂环境下和未知噪声等不利因素影响下出现的定位不准和无法精准路径规划的现状,本文基于SLAM技术对移动机器人地图构建与路径规划相关算法进行研究。本文主要研究内容如下:首先,研究并搭建了可实现自主定位与路径规划的移动机器人硬件、软件综合系统,并对机器人的运动学模型、航迹推演模型、环境地图模型、深度相机模型、激光雷达测距模型以及里程计模型进行了详细的推导和证明。其次,对SLAM问题进行数学描述;针对单一的编码器容易产生较大定位误差的问题,采用扩展卡尔曼滤波算法对IMU和里程计数据进行融合,实时提高机器人定位精度;针对2D激光雷达在复杂三维环境下无法检测高于或低于其检测平面障碍物的问题,采用深度相机与激光雷达数据融合的方式,在不同高度层面准确感知障碍物;分析对比了三种激光SLAM算法,并详细推导了 cartographer算法原理,并针对其自身存在的位姿估计滞后的问题,采用里程计数据和IMU数据融合的方式对位姿预估计,优化了 cartographer算法框架。最后,设计了移动机器人Navigation Stack导航框架;研究了主流的自适应蒙特卡罗定位(AMCL)算法;分析对比了多种路径规划算法,针对传统的A*算法存在的碰撞率高及规划路径转弯次数多、平滑度低的缺陷,提出了一种优化A*算法,并给出了防碰撞策略和路径平滑度优化策略;通过Matlab、Rviz及Stage仿真平台对定位与路径规划算法进行仿真实验,并对实验结果进行分析。

关键词：移动机器人 SLAM cartographer算法自适应蒙特卡罗定位路径规划优化A*算法

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移动机器人充电桩空间定位与回位算法研究

移动机器人充电桩空间定位与回位算法研究

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作者：康文宁夏大学

学位级别：硕士

随着移动机器人技术的发展,为保证机器人能够高效率工作,需要具备完整的自主充电系统。本文以麦克纳姆轮(Mecanum)移动机器人为研发平台,为确保机器人能够实时准确地估算电池电量(SOC)以及调用回位算法返回充电桩进行充电,主要开展移动... 详细信息

随着移动机器人技术的发展,为保证机器人能够高效率工作,需要具备完整的自主充电系统。本文以麦克纳姆轮(Mecanum)移动机器人为研发平台,为确保机器人能够实时准确地估算电池电量(SOC)以及调用回位算法返回充电桩进行充电,主要开展移动机器人电池SOC估算、同时定位与构图算法分析、回位算法分析和自主充电系统搭建四方面工作:基于扩展卡尔曼滤波(EKF)算法估算电池SOC。建立二阶RC等效电路模型,对模型进行参数辨识,将实验采集的数据输入到等效电路模型当中,电池端电压估算值与真实值比较,偏差约为0.1V。基于FFRLS和EKF联合算法估算电池SOC,验证SOC估算值相比较真实值误差保持在2%以内。基于图优化SLAM的cartographer算法,采用前端局部建图、闭环检测和后端全局优化框架,有效提高建图精度和后端优化效率。提出改进后的cartographer算法,借助ROS系统下的可视化工具Rviz和模拟仿真Gazebo分别在简单和复杂环境下进行仿真,可知改进后的cartographer算法在不同密度障碍物环境下构建的地图轮廓清晰、障碍物比例正确。回位算法包括远程定位导航对接算法和近程对接算法。基于A*和动态时间窗口(DWA)混合的算法来研究机器人远程对接,利用混合路径规划算法移动到充电桩附近,当充电设备接收到充电桩发出的间断38KHz红外信号时,切换为近程对接算法与充电桩进行对接,完成自主充电。基于Mecanum移动机器人的硬件平台和ROS软件平台,利用cartographer算法进行环境地图构建实验,同时对充电桩位置进行标定(charger),在实验室室内环境地图上进行自主充电对接实验,起点距离充电桩附近3m和3.75m处平均对接时间为31s和38s(0.5m/s),实验结果表明机器人能够与充电桩完成对接,并完成自主充电。通过终端可以监测充电状态以及实时估算电池SOC,当SOC为59%时预计充满时间为2.66h。本文设计搭建的自主充电系统,能够准确估算移动机器人的电池SOC,可实现移动机器人低电量自主返回充电,保证机器人的续航能力,提高机器人的工作效率。

关键词：自主充电 Mecanum移动机器人 SOC cartographer算法定位导航近程对接

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基于深度强化学习的移动机器人路径规划研究

基于深度强化学习的移动机器人路径规划研究

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作者：徐博文南京信息工程大学

学位级别：硕士

路径规划技术是移动机器人研究热点领域之一。当环境简单且已知时,移动机器人路径规划已经得到了较为充分的研究,然而在面对复杂和未知环境时,多数已有的移动机器人路径规划算法不能有效地探索环境,也不能做出正确的决策,导致路径规划... 详细信息

路径规划技术是移动机器人研究热点领域之一。当环境简单且已知时,移动机器人路径规划已经得到了较为充分的研究,然而在面对复杂和未知环境时,多数已有的移动机器人路径规划算法不能有效地探索环境,也不能做出正确的决策,导致路径规划效率和安全性较低。所以,复杂和未知环境下的移动机器人路径规划具有重要的理论意义与应用价值。深度强化学习算法具有较强的感知和决策能力,因此本文将其应用于复杂和未知环境下的移动机器人路径规划问题。本文首先针对激光同步定位与建图(Simultaneous Localization And Mapping,SLAM)算法进行改进,提出了自适应延迟回环检测的cartographer算法用于移动机器人路径规划前环境建图;在此基础上,进一步提出了一种贪心采样的启发式深度Q网络算法,将其与移动机器人路径规划技术相结合,最终完成了复杂和未知环境下的移动机器人路径规划。本文主要工作如下:1)提出了自适应延迟回环检测的cartographer算法(Adaptive Delay Loopback Detection cartographer Algorithm,ADL-cartographer)。针对激光 SLAM 算法中的cartographer算法在等宽度,长距离或几何对称的环境下工作,易进行错误回环检测的问题,提出了 ADL-cartographer算法;首先通过估计回环变换矩阵的方差与单位复数矩阵相加作为阈值,再将其与回环点转换矩阵相乘的范数进行比较,当大于阈值时,不进行回环检测;反之,则进行回环检测。最后,通过在ROS系统中仿真对比,验证了ADL-cartographer算法改进的有效性和建图效果的优越性,因此将其作为路径规划前环境建图算法。2)提出了一种贪心采样的启发式深度Q网络算法(Greedy Sampling Heuristic Deep Q-Network Algorithm,GSHDQN)。针对深度Q网络算法收敛速度慢、规划路径不平滑以及样本利用率低的问题,本文对其进行了改进。首先,在深度Q网络算法的动作引导策略中,引入了改进的人工势场引力函数和目标引导动作函数,同时设计了一种分段奖励函数,以此提出了启发式深度Q网络算法,有效地减少了算法训练过程中的碰撞次数、提高了算法的收敛速度、使规划出来的路径更优。然后,将启发式深度Q网络算法与改进的优先级采样策略结合,提出了一种贪心采样的启发式深度Q网络算法,有效地提高了样本利用率。最后,对上述三种算法在PyTorch机器学习框架下进行了路径规划仿真,仿真结果表明,与深度Q网络算法相比,本文所提出的算法平均总迭代时间可降低28.0%,平均路径长度可减少34.7%,碰撞次数可减少43.2%。

关键词：移动机器人路径规划 cartographer算法深度强化学习人工势场

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基于激光SLAM与视觉重定位的高精度AGV研究与设计

基于激光SLAM与视觉重定位的高精度AGV研究与设计

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作者：刘志成青岛科技大学

学位级别：硕士

随着科技的飞速发展,机器人在多个行业,尤其是工业制造领域的应用已日益普遍,有效地推动了自动化向智能化的转变。以自动导引车(AGV)为例,其在提升生产效率方面功不可没,然而,高精度导航技术仍是阻碍其广泛应用的主要挑战。当前,即时定... 详细信息

随着科技的飞速发展,机器人在多个行业,尤其是工业制造领域的应用已日益普遍,有效地推动了自动化向智能化的转变。以自动导引车(AGV)为例,其在提升生产效率方面功不可没,然而,高精度导航技术仍是阻碍其广泛应用的主要挑战。当前,即时定位与地图构建(SLAM)已被广泛接受并应用为AGV的主导导航技术。然而,传统的SLAM导航技术并不能适应所有场景的需求。在实际操作中,AGV需要在复杂且变化的工厂环境中进行精准的定位和路径规划,以确保搬运任务的准确性和效率。在如印刷车间这样的复杂环境下,如何确保AGV的安全行驶和准确搬运,并同时实现高精度定位,便成为了需要深入研究的问题。因此,以印刷车间的复杂作业环境为背景,本文将深入研究一套适用于单舵轮AGV的高精度导航算法设计。主要研究内容如下: (1)针对如何精确模拟并控制AGV的运动,以达到高精度自主导航的目标,本文采取了数学建模与算法优化的策略。首先构建了AGV的运动数学模型,并成功推导出相关的运动过程公式。借助微积分理论,计算出AGV的里程计公式,从而可以预测并控制其运动。接下来对cartographer-SLAM算法进行了改良,旨在提高地图构建及定位的精度。进一步将cartographer纯定位算法与PID控制算法相结合,提出了一种新的横向路径跟踪算法。最后,本文提出了基于三阶贝塞尔曲线优化的路径算法,并相应地设计了一种路径存储方式,使得AGV每次按照固定的预设路径执行任务。 (2)为确保AGV在接近库位时可精确地叉取目标托盘,本文设计了一种视觉二次定位算法。当AGV近接库位时,视觉摄像头被激活,开始识别目标托盘,并计算AGV与目标托盘之间的相对位置误差,进而根据这个误差调整AGV的行进状态,确保其能准确地取得托盘。在次之前,先在Gazebo软件中进行了模拟测试,随后将成功的算法应用到真实的AGV进行测试。此方法有效地解决了AGV在实际操作中准确搬运货物的问题,同时也提升了操作的精度和效率。 (3)针对如何提高AGV的运行效率和作业精度,本文采用系统分析方法。首先结合作业环境分析系统需求,并深入研究AGV的关键技术。然后构建了AGV的总体系统并进行深入分析。最后将优化后的算法移植到实体的AGV上进行调试和数据分析。大量的测试结果显示,该设计能够完全满足作业需求,并保证了系统运行的稳定性、可靠性以及实时性。

关键词：自动导引车即时定位与地图构建 cartographer算法 PID算法视觉二次定位横向路径跟踪

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