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基于改进LOAM算法的煤矿机器人建图与导航研究 认领 引用
1
作者 韩培强 冯智愚 +3 位作者 徐永刚 李仁飞 王海 姚诗雨 《煤矿安全》 CAS 北大核心 2026年第4期254-264,共11页
为满足煤矿井下复杂环境下机器人巡检高精度建图与安全导航需求,解决传统算法在井下适应性、抗干扰及路径规划协同性不足的问题,开展了基于改进激光雷达测距和测绘(Lidar Odometry and Mapping,LOAM)算法的煤矿机器人建图与导航研究。... 为满足煤矿井下复杂环境下机器人巡检高精度建图与安全导航需求,解决传统算法在井下适应性、抗干扰及路径规划协同性不足的问题,开展了基于改进激光雷达测距和测绘(Lidar Odometry and Mapping,LOAM)算法的煤矿机器人建图与导航研究。在环境地图模型构建方面,基于SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)框架,将激光雷达采集的点云数据转换为栅格地图;针对煤矿井下粉尘干扰,引入了基于高斯概率模型的动态滤波方法,通过计算测量点有效概率剔除低概率无效点,阈值依据粉尘浓度统计特征自动调整;在特征点提取环节,融合了几何特征与纹理特征,通过计算点云邻域灰度变化梯度补充特征描述子维度,提高特征点匹配精度与地图构建质量。路径规划方面,基于改进A*算法,采用动态权重机制,根据环境障碍物密度动态调整评估函数权重,优化全局路径规划;采用动态窗口法(Dynamic Window Approach,DWA)进行局部路径规划,新增轨迹曲率惩罚项,抑制机器人急转运动;两者融合后的路径规划融合算法实现了分层式导航。仿真试验表明,改进LOAM算法地图构建绝对误差控制在-0.053~0.035 m,相对误差≤2.65%,在不同粉尘浓度环境下,运行时间和最大相对误差均优于对比算法。路径规划方面与改进蝙蝠算法、改进快速扩展随机树算法进行对比,所提算法运行时间约2 s,规划路径长度较短,避障成功率最高达98.8%。真实煤矿环境测试中,在山西某煤矿井下2000 m巷道,连续运行8 h构建500 m巷道地图,绝对误差范围收窄至-0.042~0.028 m,相对误差最大值3.2%,平均运行时间1.8 s,避障成功率为96.7%。改进LOAM算法及路径规划融合算法能够提升煤矿机器人在复杂井下环境的建图精度与导航效率。 展开更多
关键词 煤矿机器人 SLAM建图算法 LOAM算法 环境地图 路径规划 导航避障
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基于改进Lego Loam算法的移动机器人路径规划及导航研究 认领 引用 被引量：3
2
作者 凌新宇 张立臣 黄洪斌 《榆林学院学报》 2025年第2期101-105,共5页
为了解决移动机器人在三维环境中容易碰到障碍物以及Lego Loam算法在提取地面时的杂点问题。本文提出将最近邻插值法与体素滤波相结合的SLAM系统,在静态环境下进行仿真实验,在不丢失点云特征的情况下对地面杂点进行滤波。与原Lego Loam... 为了解决移动机器人在三维环境中容易碰到障碍物以及Lego Loam算法在提取地面时的杂点问题。本文提出将最近邻插值法与体素滤波相结合的SLAM系统,在静态环境下进行仿真实验,在不丢失点云特征的情况下对地面杂点进行滤波。与原Lego Loam算法相比,地面点云的发布时间缩短了16.89%,经过omp并行处理后总点云提取及匹配时间降低2.9%。将所设计的算法应用于实际机器人平台进行验证,根据获得的点云图完成重定位,并同步映射二维栅格图进行导航。在动态环境下,本文将传统的二维定位算法与三维定位算法进行了对比,该平台下三维点云定位的可行性优于传统的二维定位算法。在完成定位和导航配置后,机器人最终可以有效地到达目标点。 展开更多
关键词 机器人 Lego Loam算法 点云 导航
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基于LeGO-LOAM算法的激光雷达定位与室内地图构建 认领 引用
3
作者 王勇涛 文志东 +1 位作者 陈浩 谈世磊 《激光杂志》 CAS 北大核心 2025年第9期154-159,共6页
本研究提出了一种基于LeGO-LOAM算法的激光雷达定位与室内地图构建方法,旨在解决无人机导航中高精度实时定位与地图构建的需求。针对LOAM算法在室内地面丰富场景下对地面特征利用不足的问题,LeGO-LOAM算法通过改进LOAM框架,在点云分割... 本研究提出了一种基于LeGO-LOAM算法的激光雷达定位与室内地图构建方法,旨在解决无人机导航中高精度实时定位与地图构建的需求。针对LOAM算法在室内地面丰富场景下对地面特征利用不足的问题,LeGO-LOAM算法通过改进LOAM框架,在点云分割阶段显式分离地面点,并在特征提取与雷达里程计优化阶段引入地面平面约束,显著提升了算法在轻量化和地面优化方面的性能:其轻量化设计支持低功耗嵌入式系统实时运行,而地面约束优化有效抑制了俯仰角与高度方向的漂移,提升了分割与建图精度。算法核心包括点云分割、特征提取、雷达里程计和建图模块,结合Velodyne VLP-16激光雷达采集的稀疏点云数据,实现了6自由度位姿估计与高效地图构建。实验表明,该算法通过八叉树(Octomap)压缩点云数据,地图存储空间降低至原始点云的约15%,同时支持基于概率更新的动态障碍物处理,增强了地图的鲁棒性。在实验室场景的验证中,LeGO-LOAM算法展现出高精度定位能力(平均绝对轨迹误差(ATE)为0.25 m)与高效地图压缩性能,为无人机自主导航提供了可靠解决方案。 展开更多
关键词 LeGO-LOAM算法 激光雷达定位 室内地图构建 八叉树地图 点云分割 特征提取
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基于改进粒子群优化算法的三维激光雷达点云数据配准方法研究 认领 引用
4
作者 吴明东 《计算机应用文摘》 2025年第17期114-116,119,共3页
三维激光雷达点云数据配准在众多领域得到广泛应用,但其配准精度和效率仍有待提升。文章提出了一种基于改进粒子群优化算法的点云数据配准方法,首先阐述了NARF-LOAM点云配准流程,包括NARF粗配准与LOAM精配准;其次深入探讨了粒子群优化... 三维激光雷达点云数据配准在众多领域得到广泛应用,但其配准精度和效率仍有待提升。文章提出了一种基于改进粒子群优化算法的点云数据配准方法,首先阐述了NARF-LOAM点云配准流程,包括NARF粗配准与LOAM精配准;其次深入探讨了粒子群优化算法的原理及其在点云数据配准中的适应性改进。仿真验证与结果分析表明,该方法在配准精度和效率方面均有所提升,为相关领域的应用提供了有效的技术支持。 展开更多
关键词 三维激光雷达 点云数据配准 粒子群优化算法 NARF-LOAM
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锅炉密闭空间无人机定位导航系统设计 认领 引用 被引量：8
5
作者 汪勇 华志刚 +4 位作者 陈建国 朱继涛 吴宏亮 范佳卿 林润达 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第11期966-971,共6页
设计了一种具有普遍适应性的无人机定位导航系统,在LOAM算法的基础上提出了基于三维激光雷达、惯导、气压计的多传感器融合算法,并在机器人操作系统(ROS)环境下的Gazebo软件中对该算法进行了仿真。结果表明:在锅炉炉膛内,以理想GPS环境... 设计了一种具有普遍适应性的无人机定位导航系统,在LOAM算法的基础上提出了基于三维激光雷达、惯导、气压计的多传感器融合算法,并在机器人操作系统(ROS)环境下的Gazebo软件中对该算法进行了仿真。结果表明:在锅炉炉膛内,以理想GPS环境作为参考,无人机位置在x轴和y轴方向的位置误差均在0.5 m以内,可以精准控制飞行。 展开更多
关键词 密闭空间 LOAM算法 激光雷达 位姿估计 Gazebo
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激光雷达IMU紧耦合的室内大范围SLAM方法 认领 引用 被引量：6
6
作者 林子祥 张斌 +1 位作者 王嘉盛 湛敏 《现代电子技术》 2023年第20期135-141,共7页
针对激光雷达SLAM算法在室内大范围场景中建图与定位精确度低、鲁棒性差的问题,提出一种激光雷达IMU紧耦合的SLAM方法。该方法基于LeGO-LOAM算法,在点云去畸变环节引入惯性测量单元(IMU)数据,将IMU预积分的结果作为初始位姿,消除点云畸... 针对激光雷达SLAM算法在室内大范围场景中建图与定位精确度低、鲁棒性差的问题,提出一种激光雷达IMU紧耦合的SLAM方法。该方法基于LeGO-LOAM算法,在点云去畸变环节引入惯性测量单元(IMU)数据,将IMU预积分的结果作为初始位姿,消除点云畸变;在点云配准环节,将IMU预积分的结果作为迭代优化时的初始位姿,提升点云配准精度,从而提高机器人位姿估计的准确性;在后端优化环节,通过构建因子图的方式引入激光里程计因子、IMU预积分因子及回环因子,得到全局最优解,进一步提升建图与定位的精度。为验证所提方法的可行性,设计不同场景下LeGO-LOAM算法与改进SLAM算法的对比实验。实验结果表明,在室内大范围场景下,改进的SLAM算法能够减少轨迹波动,提升建图效果及轨迹精度,增强算法的鲁棒性。 展开更多
关键词 激光雷达 SLAM算法 惯性测量单元(IMU) 紧耦合 LeGO-LOAM算法 点云去畸变 点云配准 因子图
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激光雷达小车定位轨迹精度研究 认领 引用 被引量：4
7
作者 廖杰华 郭杭 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2020年第6期67-72,共6页
针对LOAM算法存在较大定位精度问题,该文提出了一种LOAM算法融合自适应粒子滤波(APF)算法。实验表明,使用LOAM算法融合APF算法的轨迹比使用LOAM算法的轨迹定位精度提高了50%。为了更好地验证精度效果,利用R-fans16线激光雷达分别在闭合... 针对LOAM算法存在较大定位精度问题,该文提出了一种LOAM算法融合自适应粒子滤波(APF)算法。实验表明,使用LOAM算法融合APF算法的轨迹比使用LOAM算法的轨迹定位精度提高了50%。为了更好地验证精度效果,利用R-fans16线激光雷达分别在闭合和非闭合的路线下进行了测试对比分析。结果验证表明:在闭合路线下,LOAM算法融合APF算法为小车提供了精确的位置轨迹;而在非闭合路线下,由于没有闭环约束,随着误差的累积,造成了小车的运动畸变的产生。通过实验,在非闭环轨迹中使用LOAM算法融合APF算法也能有效地对运动畸变进行校准补偿,滤除噪点,从而达到轨迹修正的效果,减少与真实轨迹的误差,提高了定位精度。 展开更多
关键词 R-fans16线激光雷达 闭环 非闭环 LOAM算法 APF算法
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基于激光点云匹配定位的公交场站精准定位控制研究 认领 引用 被引量：1
8
作者 田宇 许天淼 《传动技术（中英文）》 2024年第3期14-18,共5页
现阶段随着电动公交的飞速发展,充电场站不充足,公交充电耗时、费力等问题凸显出来。针对这一问题提出了基于激光雷达的公交场站精准定位技术,这一技术的提出可以实现车辆的自动充电功能,有效缓解了充电费时等问题,提高人类的生产效率... 现阶段随着电动公交的飞速发展,充电场站不充足,公交充电耗时、费力等问题凸显出来。针对这一问题提出了基于激光雷达的公交场站精准定位技术,这一技术的提出可以实现车辆的自动充电功能,有效缓解了充电费时等问题,提高人类的生产效率。高精度地图的构建是智能驾驶领域开发与使用中必不可少的一环,也是定位与导航规划的前提,而激光雷达是构建高精度地图必不可少的传感器。采用LeGO-LOAM算法实现较高精度的建图操作。实验结果表明,相较LIO-SAM算法,LeGO-LOAM算法可以较好地实现公交场站的精确建图与定位。 展开更多
关键词 智能驾驶 激光雷达 LIO-SAM算法 LeGO-LOAM算法
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