检索结果-内蒙古大学图书馆

机电技术 2025年第1期 33-38,87页

作者：戴俊源福建汉特云智能科技有限公司福州350108

文章研究与实现具身智能驱动的多源融合slam(即同步定位与地图构建)算法,旨在提升无人车在复杂环境中的自主定位和地图构建能力。通过整合激光雷达、摄像头、惯性测量单元、轮速计等多种传感器的信息,引入深度学习技术,结合具身智能的... 详细信息

文章研究与实现具身智能驱动的多源融合slam(即同步定位与地图构建)算法,旨在提升无人车在复杂环境中的自主定位和地图构建能力。通过整合激光雷达、摄像头、惯性测量单元、轮速计等多种传感器的信息,引入深度学习技术,结合具身智能的实时交互和动态适用特性,文章提出了一种新的多源融合slam算法。试验结果表明,该算法在复杂环境,能够实现较高定位精度、较好地图构建质量、较强场景适用性以及较高运行效率,为无人车的自主导航提供了有力的技术支持。

关键词：具身智能无人车多源融合 slam算法自主导航

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基于霍夫曼行程编码的slam算法

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仪器仪表学报 2023年第3期44卷 253-260页

作者：邵锦江蔡体菁东南大学仪器科学与工程学院南京210096

针对基于粒子滤波的slam算法生成的栅格地图存储效率不高的问题,提出一种基于霍夫曼行程编码的slam算法,以解决原有栅格地图的编码冗余和空间冗余问题。该算法在基于粒子滤波的slam算法基础上采用霍夫曼行程编码的地图表示方式,根据不... 详细信息

针对基于粒子滤波的slam算法生成的栅格地图存储效率不高的问题,提出一种基于霍夫曼行程编码的slam算法,以解决原有栅格地图的编码冗余和空间冗余问题。该算法在基于粒子滤波的slam算法基础上采用霍夫曼行程编码的地图表示方式,根据不同的应用场景,设计出两种霍夫曼行程编码地图的存储方式,当栅格地图的规模较小时,使用定长编码;当栅格地图的规模比较大时,例如大型商场环境,考虑使用变长编码,进一步增广了该地图表示方式的应用范围。仿真和真实场景实验表明,在一定条件下基于霍夫曼行程编码的slam算法最多能够减少94.8%的内存消耗,证明了该算法的可行性与有效性。

关键词： slam算法粒子滤波霍夫曼行程编码地图处理

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室内剔除行人特征点的视觉slam算法

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西安科技大学学报 2023年第6期43卷 1195-1206页

作者：龚云徐昊天吕鸣雨西安科技大学测绘科学与技术学院陕西西安710054

针对视觉slam系统在室内场景下易受行人干扰,导致定位精度和稳定性下降的问题,提出了一种室内剔除行人特征点的视觉slam算法,该算法在传统的ORB_slam2算法中集成了一个新的动态目标检测线程,此线程使用YOLOV5s目标检测算法识别并剔除行... 详细信息

针对视觉slam系统在室内场景下易受行人干扰,导致定位精度和稳定性下降的问题,提出了一种室内剔除行人特征点的视觉slam算法,该算法在传统的ORB_slam2算法中集成了一个新的动态目标检测线程,此线程使用YOLOV5s目标检测算法识别并剔除行人动态信息。首先,系统对YOLOV5s引入坐标注意力机制,提取图像中与目标相关的特征;其次,将彩色图像同时输入到ORB_slam2算法和动态目标检测线程中,ORB_slam2算法实时估计相机位姿,动态目标检测线程识别和剔除行人动态目标,从而减少其对ORB_slam2算法的干扰;最后,将2个线程的输出融合至静态地图构建线程,生成无行人干扰的地图构建结果。针对文中算法,在不同数据集下开展试验验证。结果表明:相对于ORB_slam2算法,改进算法在TUM的高动态数据集中绝对轨迹精度提高了96.51%,相对轨迹精度提高了96.57%,相对轨迹误差的旋转精度提高了96.47%。室内剔除行人特征点的视觉slam算法充分过滤了行人特征点,提高了slam系统的精度,为室内导航、建图等领域提供了一种新的解决方案。

关键词： slam算法动态场景注意力机制动态目标检测目标剔除

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多视角几何Rao-Blackwellised slam 算法

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计算机工程与应用 2015年第7期51卷 35-39,60页

作者：弋英民黄莹西安理工大学自动化与信息工程学院西安710048

低成本传感器、高精度定位是机器人同步定位与地图构建的热点研究问题。采用单视觉传感器来获取多个图像视觉信息,通过因式分解求解多幅图像的空间关系;利用多视角几何理论获得环境深度信息。机器人的同步定位与地图构建是通过对观测模... 详细信息

低成本传感器、高精度定位是机器人同步定位与地图构建的热点研究问题。采用单视觉传感器来获取多个图像视觉信息,通过因式分解求解多幅图像的空间关系;利用多视角几何理论获得环境深度信息。机器人的同步定位与地图构建是通过对观测模型进行一阶泰勒近似,以及Rao-Blackwellised粒子滤波迭代进行的。在MT-R移动机器人研究平台进行实验,实验结果表明所提出的方法在定位精度指标优于经典的EKF-slam方法,并且只需要单个摄像头。

关键词：多视角几何单目视觉 Rao-Blackwellised粒子滤波 slam算法

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改进的平方根容积模糊自适应卡尔曼滤波slam算法

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组合机床与自动化加工技术 2017年第12期 29-32页

作者：李俊舒志兵王苏洲南京工业大学电气工程与控制科学学院南京211816

针对移动机器人slam算法存在系统噪声对定位精度影响严重,特征点的增加导致轨迹偏移等现象。文章将迭代思想与时变渐消因子引入平方根容积卡尔曼滤波中,通过动态调节新息均值和协方差的方式,建立模糊自适应模型调整噪声权值,改善系统中... 详细信息

针对移动机器人slam算法存在系统噪声对定位精度影响严重,特征点的增加导致轨迹偏移等现象。文章将迭代思想与时变渐消因子引入平方根容积卡尔曼滤波中,通过动态调节新息均值和协方差的方式,建立模糊自适应模型调整噪声权值,改善系统中存在的运动噪声和观测噪声。该算法相对于以往算法只能解决单一问题而言,具有更好的兼容性与鲁棒性。通过实验仿真结果可以看出,该算法相对于以往算法在X方向、Y方向和位姿偏移角的误差分别减小了21.59%、36.45%、32.97%。将此算法应用于实际中,具有良好的地图重建效果。

关键词： slam算法迭代平方根容积时变渐消因子模糊自适应

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基于slam算法的机器人智能激光定位技术的研究

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激光杂志 2019年第7期40卷 169-173页

作者：赵妍解迎刚陈莉莉北京电子科技职业学院北京100176 北京信息科技大学北京100101

为了提高机器人行走的自主地图规划能力,需要进行机器人智能定位设计,提出一种基于同时定位与地图创建技术(slam)的机器人智能激光定位技术。采用激光传感器量化跟踪融合方法构建机器人同时定位地图创建模型,根据机器人的环境适应度建... 详细信息

为了提高机器人行走的自主地图规划能力,需要进行机器人智能定位设计,提出一种基于同时定位与地图创建技术(slam)的机器人智能激光定位技术。采用激光传感器量化跟踪融合方法构建机器人同时定位地图创建模型,根据机器人的环境适应度建立机器人运动空间环境,在存在障碍物的环境下采用最短路径寻优算法进行机器人信息素规划,在运动方向一致性条件下设计slam算法构建避障规则,结合激光传感技术实现机器人的移动路径定位。仿真结果表明,采用该方法进行机器人智能激光定位精度较高,机器人的路径规划准确性较好,避障能力较强。

关键词： slam算法机器人智能激光定位路径规划

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基于slam算法的隧道三维建模与形变检测系统研究

基于SLAM算法的隧道三维建模与形变检测系统研究

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作者：刘菂北京交通大学

学位级别：硕士

地铁隧道在长期服役过程中,经常产生结构变形,威胁隧道结构健康和地铁运营安全,因此需要定期对隧道进行形变检测。现有的隧道形变检测主要以人工静态检测为主,效率低、检测周期长,为此本论文提出一种基于激光扫描的隧道三维净空与形变... 详细信息

地铁隧道在长期服役过程中,经常产生结构变形,威胁隧道结构健康和地铁运营安全,因此需要定期对隧道进行形变检测。现有的隧道形变检测主要以人工静态检测为主,效率低、检测周期长,为此本论文提出一种基于激光扫描的隧道三维净空与形变高速车载检测系统,利用slam算法实现地铁隧道三维建模与形变量自动分析,为指导养护维修、确保行车安全提供技术保障。论文首先提出了基于slam的隧道三维点云建模与形变检测算法。由于系统涉及到多种传感器数据类型且数据量极大,首先需要通过预处理算法进行数据处理并简化计算;然后采用Fast slam算法进行隧道建模,得到准确的隧道三维点云模型;最后对隧道的历史数据和当前数据分别进行建模,两模型对比得到形变结果。然后论文设计了基于激光动态扫描的隧道三维建模与形变检测系统。为了满足多传感器同步采集、实时处理和可靠存储的要求,系统采用分层设计方式。分别开发底层数据实时采集处理软件、中间层的NAS网络存储服务器与后台数据处理服务软件、顶层为基于WEB的终端监控软件,实现了数据的采集、处理、存储、显示和形变分析。为验证系统的有效性,应用隧道形变检测系统在地铁隧道模型以及广州地铁隧道现场进行了实验。通过当前实验数据与多次采集到的历史隧道模型的对比,验证了系统的测量精度和有效性,实现了形变检测误差在10mm左右的目标,并且最后对系统误差进行分析并提出改善方案。论文研究设计的隧道三维净空与形变高速车载检测系统,实现了车载动态检测数据的同步采集和动态补偿,解决了基于激光扫描点云数据的隧道三维净空测量与形变自动分析难题,对提高地铁运行安全具有重要作用,具有较高的应用价值。

关键词： slam算法激光扫描测距隧道建模形变分析

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基于slam算法的惯性导航系统及其在深拖作业中的应用研究

基于SLAM算法的惯性导航系统及其在深拖作业中的应用研究

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作者：李雪申山东科技大学

学位级别：硕士

21世纪是海洋的世纪，海洋大约占地球面积的71％,平均水深3795米，目前为止，人类已探索的海底只有5％,且大多集中在浅海，还有95％的海底是未知的。随着海洋事业的迅速发展，深远海的探测已然成为海洋科学研究、海洋资源开发和海洋工... 详细信息

21世纪是海洋的世纪，海洋大约占地球面积的71％,平均水深3795米，目前为止，人类已探索的海底只有5％,且大多集中在浅海，还有95％的海底是未知的。随着海洋事业的迅速发展，深远海的探测已然成为海洋科学研究、海洋资源开发和海洋工程建设的重点。海洋定位与导航尤其是水下定位与导航是人类开展深远海活动的基础，海洋强国战略在高度自主化、高集成化、高可靠性等方面对其又提出了更高的要求。深海拖曳系统(DeepSeaTowingSystem,DTS)能够为深海探测提供大面积的海底地形、地貌和底质等多方面的先验资料，近海底的作业方式保障了数据的质量和精度。然而，水下深拖的定位与导航多是以惯导系统(InertialNavigationSystem,INS)为主的组合导航方式,超短基线(UltraShortBaseline,USBL)长时间信号丢失会导致导航误差随时间积累严重。为解决以上问题，根据深拖作业方式和系统高集成化的特点，采用同时定位与建图(SimultaneousLocalizationAndMapping,slam)的导航方法，提出以多波束测深声呐(MultibeamSoundingSonar,MBSS)作为外部传感器的惯性-slam方法，充分利用深拖平台采集的导航数据和环境信息，将导航与制图两个独立的板块结合起来，以限制导航误差的积累。　　论文系统的总结了水下定位与导航研究现状、水下slam的研究现状、捷联惯性导航系统的工作原理和误差来源、多波束测深声呐的关键技术与成图方法。考虑深拖平行作业的特点，必然产生重复观测，若重叠区域内有明显地形、地貌特征，则为slam算法提供了可行性。论文主要工作包含三部分:首先深入研究了声呐图像的特征提取与匹配方法，提出了基于地物不变性的声呐图像匹配方法，结合门限滤波技术，将其应用到惯性-slam的数据关联中;然后以扩展卡尔曼滤波(ExtendedKalmanFilter,EFK)作为系统的滤波器，建立了系统运动方程和观测方程，开展了惯性-slam算法研究;最后采用实测的多波束测深数据和仿真的纯惯导数据进行了仿真实验，实验表明基于地物不变性的数据关联方法能够将不同时间、不同地点观测的同名特征点准确关联，slam技术能够充分利用多波束采集的环境特征信息，有效的抑制惯导系统的误差累积。

关键词：深海探测深拖平台惯性导航系统 slam算法

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适用于扫地机器人多传感器融合slam算法的研究与设计

适用于扫地机器人多传感器融合SLAM算法的研究与设计

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作者：代强华中科技大学

学位级别：硕士

扫地机器人的自主移动，需要借助传感器对周围环境和空间进行感知进行定位和规划路径，这个过程叫即时定位和地图构建（slam，Simultaneous localization and mapping）。在早期的扫地机器人中常利用里程计和惯性定位与超声波传感器配... 详细信息

扫地机器人的自主移动，需要借助传感器对周围环境和空间进行感知进行定位和规划路径，这个过程叫即时定位和地图构建（slam，Simultaneous localization and mapping）。在早期的扫地机器人中常利用里程计和惯性定位与超声波传感器配合进行定位和地图构建，这种方案效果较差，无法满足需求，而常用的基于里程计的slam定位方法精度不高，运算量太大而限制了其应用。本文提出了一种基于多传感器的slam算法，通过提高预测模型的精度来提高slam算法的定位精度，以来满足本系统的应用需求。\n 本文首先从slam算法的理论入手，分析其运动模型和观测模型，得出多传感器融合slam算法的理论基础是通过滤波算法对运动模型和观测模型进行融合，进而比较分析并系统仿真了两种常用slam算法：EKFslam算法和粒子滤波slam算法，确定本系统选择具有更高定位精度的粒子滤波算法。为了提高预测模型的精度，有效降低预测位姿的累积误差，本文提出了一种基于里程计、陀螺仪、加速度计和电子罗盘的融合位姿预测方案。然后，采用粒子滤波算法对预测位姿和观测数据进行融合，得到更高精度的位姿估计。最后，采用占据栅格地图对激光雷达观测的数据进行地图构建，能以较小资源实现地图构建，降低计算量，提高路径规划效率。\n 最后为了验证算法的有效性，本文基于ROS仿真平台对基于里程计slam和融合slam算法进行仿真对比，结果显示基于里程计slam算法构建的地图出现混叠，而融合slam算法构建的地图具有较高精度。在此基础上，对扫地机器人软件硬件平台进行搭建，并在室内对扫地机器人进行融合slam算法实验，得到点云图的最大相对误差为5.7cm，相对误差百分比低于8.86%，点云图与室内布局一致性良好。通过对扫地机器人进行几次定位测量实验，得到误差的平均值为5.8cm，最大值为9cm。

关键词：扫地机器人室内定位多传感器融合 slam算法

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面向室内动态环境下的鲁棒追踪及稠密建图的slam算法研究

面向室内动态环境下的鲁棒追踪及稠密建图的SLAM算法研究

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作者：徐晶渤海大学

学位级别：硕士

同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and mapping，slam）技术，即当移动机器人处于未知的环境中时，其能通过自身搭载的传感器对场景进行探测，进行自主定位及地图构建，目前被广泛的应用于机器人及自动驾驶领域。本文主... 详细信息

同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and mapping，slam）技术，即当移动机器人处于未知的环境中时，其能通过自身搭载的传感器对场景进行探测，进行自主定位及地图构建，目前被广泛的应用于机器人及自动驾驶领域。本文主要研究当机器人所携带的传感器为相机时的视觉slam技术。其中ORB_slam2系统作为目前较优秀的算法之一，有着计算精度高，运算速度快等优点。缺点是基于静态环境的假设，因此为了提升室内动态场景下ORB_slam2算法的鲁棒性，本文从前端特征点提取的均匀性、动态目标检测与滤除以及三维稠密地图构建三个方面进行研究。　　针对传统ORB_slam2算法中提取的特征点分布过于均匀，在四叉树划分阶段迭代次数过多，并且在弱纹理区域特征提取率较低的问题。本文提出了一种新型的特征提取方法，首先在特征提取阶段，对固定大小的网格划分特征点提取方法进行改进。其次，改进算法在特征点筛选阶段对每层图像金字塔四叉树的划分次数进行了限制，使算法的计算效率得到有效提高。最后，对节点内的Harris响应值进行排序。实验结果表明，改进算法在特征提取均匀度、提取效率方面均得到了有效提升。　　基于原始ORB_slam2系统存在静态环境的假设，如果将动态特征点传入跟踪线程，将会对slam系统的定位精度造成很大影响。因此本文提出了一种将目标检测网络YOLOv5s与传统方法相结合的动态特征点滤除算法，在保证系统精度的前提下，使得系统实时性较高。实验结果表明，在高动态序列以及低动态序列下，本文改进算法相比于原始算法在均方根误差以及标准差方面均有所提升。　　针对原始ORB_slam2算法所构建的地图为稀疏点云地图，在动态场景下所构建的地图中仍然带有动态特征点。因此，本文在点云映射前加入目标检测网络YOLOv5s对先验动态特征点进行去除，又在单一滤波的基础上提出一种综合滤波方法，建立静态的三维稠密点云地图。最后转化为可供机器人导航的八叉树地图。实验结果表明，本文改进算法所建立的稠密点云地图较清晰，地图的可读性好，没有过多的冗余信息，有效去除了遗留的动态信息。

关键词：移动机器人 slam算法特征点提取目标检测稠密建图室内动态环境

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