基于多传感器融合SLAM的ROS服务机器人研究

为提升自主导航精度,使用Jetson Nano控制器,采用同步定位与地图构建和路径规划算法,融合轮式里程计、激光雷达和惯性测量单元等多传感器信息,实现精确的单点和多点自主导航。采用机器人操作系统搭建自主导航框架,使用基于图优化的cartographer算法实现环境地图构建与机器人位姿估计,采用A*算法作为全局路径规划算法,同时利用基于g2o优化的TEB算法实现环境突变时的局部路径规划。实验结果表明,基于图优化的cartographer算法建图效果优于常见的基于粒子滤波的Gmapping算法。基于g2o优化的TEB算法可避免动态窗口算法在局部路径规划中机器人被挟持的情况,提升智能机器人地图构建和路径规划的准确性。     

基于重采样技术的激光SLAM系统优化设计

基于Rao-Blackwellized粒子滤波(Rao-Blackwellized partical filter,RBPF)算法的移动机器人在同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)过程中存在计算量大、粒子耗尽问题。基于重采样技术对激光SLAM系统开展优化设计:在采样过程中加入最近一帧的激光观测模型,减少构建地图所需要的粒子数;同时提出一种自适应优化组合重采样方法,以缓解粒子耗尽现象,保持粒子的多样性。利用Turtlebot 2和Rplidar A2搭建的平台进行实验验证,结果显示,改进的RBPF-SLAM系统优化方法能够以更少的粒子数生成精度更高的全局一致性的地图。     

基于KITTI数据集的无人车单目惯性SLAM算法评估

针对无人驾驶车辆在卫星信号缺失等特殊环境下的定位失败问题,通过分析视觉SLAM技术存在的问题及其在无人车领域的应用情况,以无人驾驶算法测试数据集KITTI作为数据源,进行了同步定位与建图(SLAM)算法评估.以主流视觉SLAM算法VINS-Fusion为测评对象,采用绝对位姿误差(APE)和运行时间作为评价指标,实现了...     

基于半直接视觉里程计的SLAM稠密重建

针对特征法视觉同步定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)耗时久、纹理缺失场景易跟踪失败而只能重建稀疏点云的问题,提出一种基于半直接视觉里程计的SLAM稠密重建算法.该算法以ORB-SLAM2框架为基础,视觉里程计采用直接法最小化光度误差求解相机初始位姿,采...     

基于改进粒子滤波的SLAM算法研究

基于粒子滤波器同时定位与地图构建(Simultaneous Localization And Mapping,Slam)证明移动机器的根据周围环境自我定位在理论上可行,但存在着两个不足之处:一是运算过程中涉及到矩阵求逆,粒子数越多计算量指数倍增大;二是不可以频繁的采样.文章针对粒子滤波理论这两处缺陷,引入GMapping算法,提出了有效的解决办法:(1)改善粒子采样选择;(2)改进选择性重采样.实验验证了算法的有效性.     

基于激光雷达和超宽带的SLAM算法

为了解决基于概率估计的同时定位与地图构建(SLAM)方法存在的精度低、计算量大、数值不稳定等问题,提出了一种基于激光雷达和超宽带(UWB)的SLAM算法。通过UWB和容积卡尔曼滤波器(CKF)对移动目标位姿进行估计,以及激光雷达和CKF对路标点的位置进行估计,实现实时定位与地图构建的目的。对比传统SLAM算法,该算法引入了UWB定位系统,消除了目标位姿估计的累计误差及其对地图构建的影响。仿真结果表明,提高了定位和地图构建精度。     

基于机器视觉的机器人抓取实验系统

针对工业机器人成本高、开源性差和维护困难等问题,设计了一种基于机器视觉的机器人抓取实验系统.该系统利用机器视觉、深度学习和路径规划等技术对目标工件进行识别、定位,并完成抓取任务.机器人系统在结构设计上采用串联结构,利用无刷直流电机作为机器人关节的驱动机构.为了解决工件识别与定位问题,利用Pytorch框架下的深度学习模...     

基于视觉SLAM的多机器人协作地图构建

针对多机器人协作建图算法复杂度高、实时性差和稀疏点云地图信息量少的问题,提出一种基于视觉SLAM的多机器人协作地图构建算法.该算法选择一个机器人开始建图,其他参与协作的机器人共用被选机器人的图像帧进行初始化,并建立统一世界坐标系.在被选机器人建图过程中,激活与其存在共视关系的机器人,借助关键帧跟踪模型得到被激活机器人所...     

基于ROS的机器人即时定位及地图构建创新实验平台研制

针对单一传感器在不确定复杂环境下即时定位及地图构建精度低、可靠性差的问题,研制了一种基于机器人操作系统的即时定位及地图构建创新实验平台。实验平台由移动机器人、上位机控制软件两部分组成。移动机器人配置有Xtion pro深度摄像头、激光测距仪、里程计等,通过采集环境的深度信息及距离信息实现即时定位及地图构建功能;采用ARM Cortex A17RK3288作为主控芯片,将整个控制系统构建在基于ROS系统的嵌入式平台上,具有体积小、重量轻、可移植性强的优点,极大增强了机器人的续航能力。     

教育云系统的构建

云计算是现阶段新兴技术之一,在各领域应用中取得了良好效果。为顺应社会发展,在教育领域建立云系统成为教育行业重要发展趋势。云计算在教育行业的应用要结合教育自身特点,做到合理技术支持。教育云系统的成功创建要结合其多方面理论基础,通过系统理论分析后实现其平台搭建,再进行多角度、全方位分析和设计以促进教育云系统技术实现。     

基于3D打印技术的双足机器人创新实验平台

设计了基于3D打印技术的双足机器人创新实验平台。该平台由双足机器人本体和上位机控制系统组成,其中机器人本体的机械结构采用3D打印技术制作而成,拥有17个自由度,具有成本低、便于批量制造的优点;硬件控制电路采用主从式双CPU结构,具有鲁棒性好、可扩展性强的优点;上位机控制系统采用具有良好跨平台性能的Qt+OpenCV+Matlab设计框架,能够完成远程控制、图像识别、步行、舞蹈等功能。     

基于3D打印技术的双轮自平衡机器人创新实验平台

设计了一种基于3D打印技术的双轮自平衡机器人创新实验平台,采用OpenSCAD开源建模软件设计机器人的机械结构,并通过3D打印技术打印机器人各零部件;该机器人由2个步进电机驱动,采用双闭环控制结构控制左右轮速度实现机器人的平衡控制与速度控制,具有鲁棒性好、可扩展性强的优点;机器人上配置有WiFi网络接入模块,可通过TCP协议与上位机控制系统通信,能够自如实现前进、后退、转向等功能。实践表明该创新实验平台具有结构简单、组装方便、趣味性强的优点,能有效改善实验教学效果。     

基于云平台的自主式实验教学体系研究

为了培养具有创新意识与创业技能的计算机软件专业人才,设计了一个自主式实验教学体系。借助云平台、虚拟化、资源共享、数据关联性挖掘等技术,进行自主式实验教学平台的架构设计,实现实验教学过程的虚实结合,且实验活动不受时间和地点的限制。自主式实验教学体系促进了学生专业技术、实践技能、创新能力及综合素质的全面提升。     

基于卷积神经网络的RGB-D SLAM回环检测研究

回环检测是视觉SLAM中不可或缺的一部分,正确检测出回环能有效减小移动机器人在定位和建图过程中产生的累计位置漂移问题。SLAM回环检测目前主要有词袋模型方法,具有良好的实时性,但人工特征具有对光照变化非常敏感等问题。针对这些问题,提出了深度学习和回环检测结合的方法,将卷积神经网络模型应用于SLAM回环检测中,并且通过模型对RGB-D图像进行特征提取,提出了两种图像融合方法,通过对比判断最佳措施;进而通过特征匹配来判断回环。与现有方法相比,本研究提出的方法达到了具有更高精确性和实时性的效果。     

光学三维测量实验系统的设计与开发

光学三维测量技术是一种非接触式的三维数字化技术,已经广泛应用于工业领域。为了开拓学生视野,培养学生的研究能力,该文研制了基于面结构光的光学三维测量实验仪,开发了相关的系列研究型实验,简要介绍了基于光栅投射的光学三维测量原理,详细介绍了光学三维测量实验系统的软、硬件的设计与开发。     

基于机器视觉的气冰球机器人实验教学系统设计

设计了一种基于机器视觉和步进电机快速控制系统的气冰球机器人实验教学系统。该系统利用高速摄像头对气冰球的运动图像进行采集和透视变换,对变换后的图像使用HSV颜色阈值分割,利用去噪点、Hough变换轮廓检测等算法得到气冰球的中心坐标。为了控制机械臂对气冰球的撞击,并减少系统响应时间、提高反应速度,使用轨迹预测和碰撞分析算法对气冰球的运动轨迹进行了建模。还针对步进电机丢步问题,提出了位置矫正算法。最后,对气冰球机器人的反应速度和轨迹预测精度进行了分析。     

一种基于八叉树的3D点云数据无损压缩方法

本文介绍了一种3D点云数据几阿压缩的新算法,这种算法可视为“无损”压缩,它较好地保持了原有数据的特征。这种算法既可用于形体体内点又可用于表面点,是基于八叉村空间分解,通过占有的八叉树单元格对点云编码,根据失真率的限制生成八叉树,本文采用了行程编码技术（Run—Length Encoding）来压缩八叉树节点。     

基于云计算的教育技术实验平台构建——以3D MAX课程为例

以3D MAX课程为例,设计了基于云计算的教育技术实验平台,并针对实验平台的特点、功能模块、运行流程及主要优点等方面进行了详细阐述,以期充分挖掘实验室的资源潜力,促进实验教学改革,逐步完善学校教育技术创新人才培养机制。