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RRT Autonomous Detection Algorithm Based on Multiple Pilot Point Bias Strategy and Karto SLAM Algorithm 认领 引用 被引量：1
1
作者 Lieping Zhang Xiaoxu Shi +3 位作者 Liu Tang Yilin Wang Jiansheng Peng Jianchu Zou 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2024年第2期2111-2136,共26页
A Rapid-exploration Random Tree(RRT)autonomous detection algorithm based on the multi-guide-node deflection strategy and Karto Simultaneous Localization and Mapping(SLAM)algorithm was proposed to solve the problems of... A Rapid-exploration Random Tree(RRT)autonomous detection algorithm based on the multi-guide-node deflection strategy and Karto Simultaneous Localization and Mapping(SLAM)algorithm was proposed to solve the problems of low efficiency of detecting frontier boundary points and drift distortion in the process of map building in the traditional RRT algorithm in the autonomous detection strategy of mobile robot.Firstly,an RRT global frontier boundary point detection algorithm based on the multi-guide-node deflection strategy was put forward,which introduces the reference value of guide nodes’deflection probability into the random sampling function so that the global search tree can detect frontier boundary points towards the guide nodes according to random probability.After that,a new autonomous detection algorithm for mobile robots was proposed by combining the graph optimization-based Karto SLAM algorithm with the previously improved RRT algorithm.The algorithm simulation platform based on the Gazebo platform was built.The simulation results show that compared with the traditional RRT algorithm,the proposed RRT autonomous detection algorithm can effectively reduce the time of autonomous detection,plan the length of detection trajectory under the condition of high average detection coverage,and complete the task of autonomous detection mapping more efficiently.Finally,with the help of the ROS-based mobile robot experimental platform,the performance of the proposed algorithm was verified in the real environment of different obstacles.The experimental results show that in the actual environment of simple and complex obstacles,the proposed RRT autonomous detection algorithm was superior to the traditional RRT autonomous detection algorithm in the time of detection,length of detection trajectory,and average coverage,thus improving the efficiency and accuracy of autonomous detection. 展开更多
关键词 Autonomous detection RRT algorithm mobile robot ROS Karto SLAM algorithm
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An Improved FastSLAM Algorithm Based on Revised Genetic Resampling and SR-UPF 认领 引用 被引量：8
2
作者 Tai-Zhi Lv Chun-Xia Zhao Hao-Feng Zhang 《International Journal of Automation and computing》 CSCD 2018年第3期325-334,共10页
FastSLAM is a popular framework which uses a Rao-Blackwellized particle filter to solve the simultaneous localization and mapping problem（SLAM）. However, in this framework there are two important potential limitatio... FastSLAM is a popular framework which uses a Rao-Blackwellized particle filter to solve the simultaneous localization and mapping problem（SLAM）. However, in this framework there are two important potential limitations, the particle depletion problem and the linear approximations of the nonlinear functions. To overcome these two drawbacks, this paper proposes a new FastSLAM algorithm based on revised genetic resampling and square root unscented particle filter（SR-UPF）. Double roulette wheels as the selection operator, and fast Metropolis-Hastings（MH） as the mutation operator and traditional crossover are combined to form a new resampling method. Amending the particle degeneracy and keeping the particle diversity are both taken into considerations in this method. As SR-UPF propagates the sigma points through the true nonlinearity, it decreases the linearization errors. By directly transferring the square root of the state covariance matrix, SR-UPF has better numerical stability. Both simulation and experimental results demonstrate that the proposed algorithm can improve the diversity of particles, and perform well on estimation accuracy and consistency. 展开更多
关键词 Simultaneous localization and mapping （SLAM） genetic algorithm square root unscented particle filter （SR-UPF） fastMetropolis-Hastings （MH） double roulette wheels.
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基于SLAM算法的焊接作业风险行为激光跟踪方法 认领 引用
3
作者 金海洋 林宏 +2 位作者 杨淦 李金富 刘应旭 《机械设计与制造工程》 2026年第8期71-75,共5页
为了降低焊接作业风险行为的跟踪偏移量,提出一种基于同步定位与建图(SLAM)算法的焊接作业风险行为激光跟踪方法。利用激光三维扫描设备采集焊接现场图像,利用正则化融合思想实现激光信息融合。对焊接动作特征点进行标注和排列,并将其... 为了降低焊接作业风险行为的跟踪偏移量,提出一种基于同步定位与建图(SLAM)算法的焊接作业风险行为激光跟踪方法。利用激光三维扫描设备采集焊接现场图像,利用正则化融合思想实现激光信息融合。对焊接动作特征点进行标注和排列,并将其输入基于YOLOv5s网络的识别模型中检测焊接作业风险行为。通过语义分割计算特征点的动态更新概率。运用SLAM算法构建环境地图,对复杂背景中的目标特征点进行动态跟踪,得到焊接作业风险行为跟踪轨迹。实验结果表明,所提方法的最大跟踪偏移量仅为6.85 mm,满足焊接风险行为跟踪要求。 展开更多
关键词 同步定位与建图算法 焊接作业 激光跟踪
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基于自适应SLAM算法的危险品仓储危险点视觉定位方法 认领 引用
4
作者 金海洋 林宏 +2 位作者 杨淦 李金富 刘应旭 《微型电脑应用》 2026年第7期193-196,共4页
针对危险品仓储危险点定位误差较大问题,提出一种基于自适应同步定位与地图构建(SLAM)算法的危险品仓储危险点视觉定位方法。通过分析危险品仓储安全的影响因素,构建可达矩阵并计算其权重向量;结合多维感知理论构建仓储环境三维空间模型... 针对危险品仓储危险点定位误差较大问题,提出一种基于自适应同步定位与地图构建(SLAM)算法的危险品仓储危险点视觉定位方法。通过分析危险品仓储安全的影响因素,构建可达矩阵并计算其权重向量;结合多维感知理论构建仓储环境三维空间模型,提取空间特征并采集仓储危险点原始观测数据;引入SLAM算法进行危险点分布范围的闭环检测,并以建图的形式实现危险点定位。实验结果表明,所提出的方法最小定位误差为0.3%,能准确地完成危险品仓储危险点定位,具有实际应用价值。 展开更多
关键词 危险品仓库 危险点定位 自适应SLAM算法 视觉定位
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多源异构感知融合SLAM算法研究 认领 引用
5
作者 田保慧 林燕 +2 位作者 兰岚 张文涛 黄艳 《科技资讯》 2026年第2期56-58,共3页
多源异构感知融合同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)算法在提高移动机器人、自动驾驶车辆等的定位与建图精度方面有广泛的应用前景。激光雷达、视觉相机、惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)等多... 多源异构感知融合同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)算法在提高移动机器人、自动驾驶车辆等的定位与建图精度方面有广泛的应用前景。激光雷达、视觉相机、惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)等多种传感器产生的海量融合数据对算力的需求日益增加,需要一种可以克服单一传感器的局限性的融合SLAM算法。基于卡尔曼滤波、粒子滤波与改进的点云匹配算法(Iterative Closest Point,ICP)展现明显的优越性,ICP-SLAM算法在动态和遮挡场景中表现出更高的鲁棒性。 展开更多
关键词 多源异构 传感器 SLAM算法 ICP点云匹配算法 自动驾驶技术
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一种基于量化神经网络的SLAM增强型点特征匹配方法 认领 引用
6
作者 朱代先 吕佳昊 《现代电子技术》 北大核心 2026年第5期8-15,共8页
针对同步定位与地图构建中前端特征提取与匹配鲁棒性不足的问题,提出一种基于量化神经网络的SLAM增强型点特征匹配方法。通过构建适应度函数并采用柯西变异策略优化卷积核权重,同时应用CLAHE算法均衡图像亮度分量,从而提升图像质量;在... 针对同步定位与地图构建中前端特征提取与匹配鲁棒性不足的问题,提出一种基于量化神经网络的SLAM增强型点特征匹配方法。通过构建适应度函数并采用柯西变异策略优化卷积核权重,同时应用CLAHE算法均衡图像亮度分量,从而提升图像质量;在特征提取阶段,通过增加额外的卷积层,并设计含有跳跃连接结构的注意力机制,进一步提升ZippyPoint网络的性能;最终,通过计算欧氏距离的平方差构建距离矩阵,结合反向匹配结果批量提取匹配点,并通过张量操作验证双向一致性,从而实现精确的特征点匹配。实验结果表明,增强后的图像亮度适中,灰度分布均匀,且在复杂场景中的平均匹配精度达到70.87%,匹配时间为0.243 s,两项指标分别较ORB+BF算法提高52.07%和60.94%,具有较高的应用价值。 展开更多
关键词 SLAM 蝴蝶优化算法 CLAHE ZippyPoint 特征匹配 特征提取
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一种动态场景下高效鲁棒的RGB-D SLAM算法 认领 引用
7
作者 袁贤哲 钟超 +2 位作者 何顶新 董钊瑞 刘智伟 《华中科技大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第5期105-111,共7页
为应对动态场景的复杂挑战,提出一种高效的基于深度相机的同时定位与建图(RGB-D SLAM)算法.针对场景中动态物体对定位精度的影响,结合语义分割和掩膜传播策略,精准生成潜在动态物体的掩膜.进一步利用贝叶斯过滤器的概率表示,将掩膜与多... 为应对动态场景的复杂挑战,提出一种高效的基于深度相机的同时定位与建图(RGB-D SLAM)算法.针对场景中动态物体对定位精度的影响,结合语义分割和掩膜传播策略,精准生成潜在动态物体的掩膜.进一步利用贝叶斯过滤器的概率表示,将掩膜与多视图几何相结合,实现对动态特征点的精确跟踪.在算法执行过程中,被判定为动态的特征点将被有效剔除,从而提升定位的稳定性.通过在TUM RGB-D数据集和真实环境中的实验验证,结果表明:本算法展现出卓越的性能,与基于语义分割的其他算法相比,本算法在保持定位准确性的同时运行效率显著提升;相较于经典的ORB-SLAM2算法,本算法在室外大场景中展现出更强的鲁棒性. 展开更多
关键词 深度相机的同时定位与建图算法 动态场景 语义分割 掩膜传播 精确跟踪
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基于双目视觉SLAM多维数据融合的物流机器人定位算法 认领 引用
8
作者 吕晓英 叶勇 《西昌学院学报（自然科学版）》 2026年第2期73-79,共7页
在复杂的仓储与物流环境中,准确感知机器人位置和姿态,才能保障其高效、安全地完成作业任务。为实现上述目的,提出基于双目视觉同步定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)多维数据融合的物流机器人定位算法。结... 在复杂的仓储与物流环境中,准确感知机器人位置和姿态,才能保障其高效、安全地完成作业任务。为实现上述目的,提出基于双目视觉同步定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)多维数据融合的物流机器人定位算法。结合双目视觉SLAM算法,完成传感器监测数据的多维融合,进而创建机器人运动场景的地图模型;在该模型中,估计物流机器人运动轨迹,并通过对位姿点特征的提取与匹配运算,求解目标算法的函数表达式,实现基于双目视觉SLAM多维数据融合的物流机器人定位。实验结果表明:基于所提算法可以避免机器人实时行进位置与预设轨迹点出现较大偏差,且利用目标位姿点所定义的运动轨迹中不包含障碍物样点,在复杂的物流环境中,能够保障机器人高效完成作业任务。 展开更多
关键词 双目视觉 SLAM算法 多维数据融合 物流机器人 定位算法 场景地图
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融合里程计与超声波观测的多约束图优化SLAM方法 认领 引用
9
作者 苗兴汶 祝宇鸿 朱宏劲 《科学技术与工程》 EI 北大核心 2026年第14期6056-6063,共8页
针对传统超声波SLAM系统在复杂环境中因传感器分辨率低导致的定位漂移和建图质量不佳问题,提出了一种基于多约束图优化的鲁棒超声波SLAM算法。为保证线段特征提取的成功率,通过融合连续M次超声探测的时序信息,采用分裂-合并算法实现线... 针对传统超声波SLAM系统在复杂环境中因传感器分辨率低导致的定位漂移和建图质量不佳问题,提出了一种基于多约束图优化的鲁棒超声波SLAM算法。为保证线段特征提取的成功率,通过融合连续M次超声探测的时序信息,采用分裂-合并算法实现线段特征稳定提取。构建了包含里程计运动约束、超声波观测约束的图模型,其中各约束权重通过传感器不确定性动态调整,采用稀疏矩阵分解与Levenberg-Marquardt算法求解位姿与特征联合优化问题。仿真实验结果表明,与仅依赖里程计的航位推算方法及扩展卡尔曼滤波SLAM方法相比,平均定位精度分别提升了约83.8%与63.5%,且地图平均误差仅为1.19 cm,地图覆盖率达96%,最后搭建了实验平台并在实际环境中对算法进行了进一步验证。为低成本超声波SLAM系统提供了新思路,适用于资源受限设备或烟雾等极端场景。 展开更多
关键词 图优化 SLAM 超声波环境感知 分裂-合并算法 线段特征 Levenberg-Marquardt
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基于视觉SLAM算法和目标追踪的输电线路无人机自主巡检方法 认领 引用
10
作者 张益明 程莉 《微型电脑应用》 2026年第5期346-349,共4页
由于输电线路复杂环境,输电线路无人机的自主巡检往往难以保证巡检安全性。为此,提出基于视觉同步定位与地图构建(SLAM)算法和目标追踪的输电线路无人机自主巡检方法。计算图像边缘梯度,构建边缘像素分类公式,结合视觉SLAM算法的光流法... 由于输电线路复杂环境,输电线路无人机的自主巡检往往难以保证巡检安全性。为此,提出基于视觉同步定位与地图构建(SLAM)算法和目标追踪的输电线路无人机自主巡检方法。计算图像边缘梯度,构建边缘像素分类公式,结合视觉SLAM算法的光流法计算每个像素点在图像中的运动轨迹和位置信息。根据无人机沿X、Y、Z轴相对于世界坐标系的估计位置,构建无人机语义SLAM平台。基于无人机语义SLAM平台在基准坐标系统中估算三维姿态,通过相邻关键帧之间的位形增量添加自主巡检约束条件,由此构建三维视觉SLAM光流场。在保证航迹平滑前提下,利用视觉SLAM算法构建巡检路径适应度函数,通过无人机语义SLAM平台计算无人机自主巡检在某一方向上安全飞行的距离,实现无人机避障。由实验结果可知,应用所提出的方法后,无人机与所有障碍物均不发生碰撞,且巡检航迹平滑,确保了巡检的安全性。 展开更多
关键词 视觉SLAM算法 目标追踪 输电线路 无人机自主巡检
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视觉SLAM框架下基于改进Gmapping算法的四向穿梭车轨迹规划 认领 引用
11
作者 马天 付静 何建平 《电子设计工程》 2026年第13期154-158,163,共5页
针对仓储物流系统中四向穿梭车轨迹规划效率低、精度不足且难以适应复杂仓库环境的问题,在视觉SLAM框架下提出一种改进Gmapping轨迹规划算法。引入动态规划代价函数,依托NGSIM轨迹预测数据集,通过动态特征点识别优化改进Gmapping算法性... 针对仓储物流系统中四向穿梭车轨迹规划效率低、精度不足且难以适应复杂仓库环境的问题,在视觉SLAM框架下提出一种改进Gmapping轨迹规划算法。引入动态规划代价函数,依托NGSIM轨迹预测数据集,通过动态特征点识别优化改进Gmapping算法性能,同时融合惯导信息实现对车辆的定位;通过改进Gmapping算法对于轨迹节点的控制,将规划网格抽象为单一节点,以提升路径规划的精度。测试结果表明,该文所提算法在1 s预测时域内均方根误差降至0.41,规划路径覆盖19个路径节点,优于现有算法。由此得出结论,基于改进Gmapping算法的轨迹规划方法可有效提升四向穿梭车轨迹规划精度与效率,为仓储物流系统优化提供了可靠方案。 展开更多
关键词 视觉SLAM框架 Gmapping算法 四向穿梭车 轨迹规划 惯导信息 代价函数
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基于改进ICP算法与SLAM技术的测绘机器人重定位方法 认领 引用
12
作者 何坤 李明辉 +1 位作者 杨博 王少运 《北京测绘》 2026年第4期428-435,共8页
以往的测绘机器人重定位方法受技术限制,仅对获取的雷达数据进行了过滤处理和滤波计算,导致方法的重定位性能不佳。因此,本文提出改进迭代最近点(ICP)算法与同步定位和映射(SLAM)技术的测绘机器人重定位方法。利用雷达传感器获取机器人... 以往的测绘机器人重定位方法受技术限制,仅对获取的雷达数据进行了过滤处理和滤波计算,导致方法的重定位性能不佳。因此,本文提出改进迭代最近点(ICP)算法与同步定位和映射(SLAM)技术的测绘机器人重定位方法。利用雷达传感器获取机器人所处环境的信息,并对获取的雷达数据进行过滤处理、滤波计算和补全处理。在传统ICP算法的基础上,利用相关参数对其进行改进,通过计算不同点云集的质心,对雷达数据进行点云配准。在SLAM技术支持下,修正雷达测绘地图中的误差,由此构建雷达测绘地图,通过计算实现对机器人姿态和位置的重定位。通过上述方法,完成对重定位方法的设计。实验结果表明,本文所提基于改进ICP算法与SLAM技术的雷达测绘地图构建方法在实际应用中重定位成功率更高,效果更好,具有实际应用价值。 展开更多
关键词 改进迭代最近点(ICP)算法 同步定位和映射(SLAM)技术 雷达测绘地图 地图构建 重定位方法 方法设计
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基于鲁棒自适应ICP的激光SLAM算法 认领 引用 被引量：3
13
作者 朱新宇 杨远航 +1 位作者 韩丹 吴佩汶 《自动化应用》 2025年第10期258-263,共6页
现有激光同步定位与地图构建(SLAM)算法在实际应用中已展现出良好的效果。然而,主流的算法在前端配准阶段通常采用基于K-D树的K近邻(K-NN)搜索以及基于点云特征提取的ICP配准方法,这在一定程度上限制了系统的实时性能。此外,诸如点到线... 现有激光同步定位与地图构建(SLAM)算法在实际应用中已展现出良好的效果。然而,主流的算法在前端配准阶段通常采用基于K-D树的K近邻(K-NN)搜索以及基于点云特征提取的ICP配准方法,这在一定程度上限制了系统的实时性能。此外,诸如点到线、点到面等基于特征的ICP算法不仅高度依赖参数调优,而且在特征不足的场景中容易发生退化,从而难以在不同的应用场景、运动模式和机器人平台(如地面和空中机器人)中保持稳定。针对上述问题,提出了一种结合截断最小二乘法(TLS)与迭代点到点ICP的算法,配合自适应阈值和增量体素结构(iVox)等策略,旨在有效减少SLAM算法对参数调优的依赖,并提升算法的精度和实时性。通过在KITTI和NCLT数据集上的实验验证,与SuMa、F-LOAM等现有方法相比,所提算法不仅在准确性方面具备显著优势,而且在帧率上也有显著提升。 展开更多
关键词 激光雷达 截断最小二乘法 同步定位与地图构建算法
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ZED双目相机点云数据融合与重建下的室内导航SLAM优化算法 认领 引用 被引量：1
14
作者 郑国威 贾鹏 +3 位作者 李晓飞 李相庭 张立 罗东山 《系统仿真技术》 2025年第1期62-67,共6页
在室内导航中,定位误差的累积和地图构建的失准会导致室内导航的准确性偏低。为此,提出ZED双目相机点云数据融合与重建下的室内导航同步定位与地图构建(SLAM)优化算法。利用ZED双目相机对室内环境进行扫描,采集环境图像,并采用视差计算... 在室内导航中,定位误差的累积和地图构建的失准会导致室内导航的准确性偏低。为此,提出ZED双目相机点云数据融合与重建下的室内导航同步定位与地图构建(SLAM)优化算法。利用ZED双目相机对室内环境进行扫描,采集环境图像,并采用视差计算方法将图像数据转换为点云数据,进而通过点云数据融合和重建构建室内环境三维模型。结合SLAM优化算法提取室内全局地图的角点特征,由此对室内环境地图进行全局更新。结合路径点搜索规划导航路径,采用动态窗口法求取航向误差,并对其进行自适应修正,得到最佳导航方向,以此实现室内自主导航。实验结果表明,利用所提方法进行室内导航,导航位置偏差始终控制在1.0 mm以内,导航精度较高。 展开更多
关键词 ZED双目相机 点云数据融合 点云数据重建 室内导航 SLAM优化算法
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基于SLAM下温室自主导航系统的设计与试验 认领 引用 被引量：2
15
作者 张胜男 《农机化研究》 北大核心 2025年第3期82-88,共7页
传统的温室作业方式依赖于人工操作,工作效率低且难以保证作业的质量和稳定性。温室自主导航系统可以实现温室内自动化导航和作业,提高温室作物的生产效率和品质。因此,设计一种定位与地图构建(Simultaneous Localization And Mapping, ... 传统的温室作业方式依赖于人工操作,工作效率低且难以保证作业的质量和稳定性。温室自主导航系统可以实现温室内自动化导航和作业,提高温室作物的生产效率和品质。因此,设计一种定位与地图构建(Simultaneous Localization And Mapping, SLAM)技术下的温室自主导航系统,可利用激光雷达等传感器实时构建温室内的地图,并利用SLAM算法实现自主定位与导航。为了提高系统的鲁棒性和性能,提出了一种基于改进粒子滤波算法的姿态估计方法。试验结果表明:该温室自主导航系统能够高效准确地实现温室内的自主导航任务,为农业生产提供了一种新的自动化解决方案。 展开更多
关键词 温室自主导航系统 SLAM技术 粒子滤波算法 姿态估计
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基于改进YOLACT++的语义SLAM系统 认领 引用
16
作者 任伟建 沈文旭 +1 位作者 任璐 张永丰 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2025年第5期1006-1013,共8页
针对基于静态场景特征进行相机位姿估计的即时定位与地图构建(SLAM:Simultaneous Localization and Mapping)技术,在其前端的特征计算和匹配的过程中易受到动态物体干扰的问题,提出了实例分割结合多视几何约束的方法,以改进视觉SLAM的... 针对基于静态场景特征进行相机位姿估计的即时定位与地图构建(SLAM:Simultaneous Localization and Mapping)技术,在其前端的特征计算和匹配的过程中易受到动态物体干扰的问题,提出了实例分割结合多视几何约束的方法,以改进视觉SLAM的前端特征处理,剔除动态信息的干扰。在ORB-SLAM3(Oriented FAST and Rotated BRIEF-Simultaneous Localization and Mapping3)框架的前端,并行YOLACT++(You Only Look At CoefficienTs++)实例分割线程,将分割后的结果使用多视几何约束的方法补充检验特征点动态一致性;运用EfficientNetV2网络替换YOLACT++原来的主干网络,并使用TensorRT量化实例分割模型,以减轻算法的前端计算压力。经TUM(Technical University of Munich)数据集测试结果表明,该算法在高动态环境下的定位精度较ORB-SLAM3算法平均提升了80.6%。 展开更多
关键词 语义SLAM YOLACT++分割算法 多视几何约束 动态场景
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融合视觉显著性的无人机SLAM导航定位 认领 引用 被引量：2
17
作者 黄龙杨 王致远 +2 位作者 屈若锟 熊乾凯 李诚龙 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第2期562-569,共8页
为解决无人机在室外复杂环境中飞行利用单目视觉同时定位与地图构建算法进行导航定位时选取特征点质量不高、噪声干扰,存在位姿估计误差过大的问题,提出一种加入图像多尺度分解进行双向迭代的视觉显著性处理线程,引入特征点稀疏性约束... 为解决无人机在室外复杂环境中飞行利用单目视觉同时定位与地图构建算法进行导航定位时选取特征点质量不高、噪声干扰,存在位姿估计误差过大的问题,提出一种加入图像多尺度分解进行双向迭代的视觉显著性处理线程,引入特征点稀疏性约束提高选取特征点的质量来提高计算精度。通过仿真实验分析该算法的鲁棒性与实时性。将无人机室外飞行实验结果与其它算法进行比较,验证了该算法在室外复杂环境中大幅提高了无人机位姿估计的准确度。 展开更多
关键词 无人机视觉导航定位 同步定位与地图构建 视觉显著性 稀疏性约束 单目视觉 室外场景 噪声干扰 算法鲁棒性
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基于ROS移动机器人SLAM算法的研究 认领 引用 被引量：3
18
作者 赵贺杨 褚慧慧 +1 位作者 周宏胭 张裕磊 《自动化应用》 2025年第12期33-37,42,共5页
随着科技的发展,导航技术应用得越来越广泛。深入探索移动机器人在自主导航领域中如何实现快速且精确的导航,并针对地图构建核心问题提出解决方案。基于ROS创建URDF文件构建机器人模型,并在Gazebo中搭建仿真环境,实现Gmapping、Hector-S... 随着科技的发展,导航技术应用得越来越广泛。深入探索移动机器人在自主导航领域中如何实现快速且精确的导航,并针对地图构建核心问题提出解决方案。基于ROS创建URDF文件构建机器人模型,并在Gazebo中搭建仿真环境,实现Gmapping、Hector-SLAM、Cartographer 3种SLAM算法,构建高质量地图,通过对比得出不同算法的适用场景。 展开更多
关键词 ROS移动机器人 Gazebo仿真 SLAM算法
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SLAM自主定位无人机技术在井下狭小空间实体扫描中的应用 认领 引用 被引量：1
19
作者 程华伟 缑少伟 顾阳 《现代矿业》 CAS 2025年第12期7-11,共5页
梅山铁矿井下风溜井井筒、爆破形成的空区、井下矿仓等区域空间比较狭小,所处位置较危险,存在临边作业或者接近未知空区作业的风险,人员或仪器设备面临高空坠落及坠物打击等伤害,测量作业较危险,难度较大,但准确获取井下狭小空间三维模... 梅山铁矿井下风溜井井筒、爆破形成的空区、井下矿仓等区域空间比较狭小,所处位置较危险,存在临边作业或者接近未知空区作业的风险,人员或仪器设备面临高空坠落及坠物打击等伤害,测量作业较危险,难度较大,但准确获取井下狭小空间三维模型,对指导矿山科学开采有着非常重要的意义。梅山铁矿的测量技术人员提出将无人机与三维激光扫描雷达进行有效结合,充分利用无人机灵活高效的特点,携带三维激光扫描雷达,在狭小空间对实物进行点云采集。通过研发无人机的SLAM定位算法和宽带无线自组网数据传输系统,完成数据采集与传输的任务。通过数据抽稀和建模,有效地防止数据模型的变形,并提高数据精度。采用此方法,在井下多个生产溜井放空后,梅山铁矿测量人员对井筒内壁实体点云数据采集,通过数据处理、建模并生成井筒纵横剖面图进行具体数据分析,掌握了各个溜井井筒具体的数据信息,为井下溜井的检修、日常管理提供了详细的第一手数据。通过无人机进行井下爆破空区实体点云数据采集,然后建立三维模型,可准确掌握爆破空区长、宽、高以及具体形状,为生产准确处理爆破空区故障,消除安全隐患提供了依据。通过具有自主定位的无人机携带三维激光扫描仪,可以完成井下狭小、复杂空间实体数据采集和三维建模,实现作业效率、安全系数、数据精度的提升。 展开更多
关键词 井下狭小空间 无人机 自主定位 SLAM定位算法
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基于YOLOv8的室内动态场景下视觉SLAM方法研究 认领 引用
20
作者 黄钰洲 柯福阳 《南京信息工程大学学报》 CAS 北大核心 2025年第5期670-678,共9页
针对在室内动态环境中,传统视觉SLAM算法受到大量无意义信息的影响,导致定位精度下降、鲁棒性差的问题,提出一种基于YOLOv8的室内动态场景视觉SLAM——PLYO-SLAM算法.该算法在ORB-SLAM3算法跟踪线程引入EDLines线段检测算法,并新增动态... 针对在室内动态环境中,传统视觉SLAM算法受到大量无意义信息的影响,导致定位精度下降、鲁棒性差的问题,提出一种基于YOLOv8的室内动态场景视觉SLAM——PLYO-SLAM算法.该算法在ORB-SLAM3算法跟踪线程引入EDLines线段检测算法,并新增动态区域检测线程.动态区域检测线程由YOLOv8nseg实例分割网络组成,实例分割赋予动态场景语义信息并生成动态掩码,同时剔除动态区域点线特征,利用几何约束进一步过滤分割掩码外缺失的动态点特征.使用公开数据集TUM进行实验验证,结果表明,相较于ORB-SLAM3算法,PLYO-SLAM算法在动态环境下的绝对轨迹均方根误差平均降低了75.98%,最高降低96.75%. 展开更多
关键词 视觉SLAM 动态场景 YOLOv8n EDLines算法
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