单目视觉惯性的同时定位与地图构建综述

在机器人领域,同时定位与地图构建（SLAM）是导航定位的关键技术。单目视觉传感器由于结构简单、成本低且能获取丰富的视觉信息,被广泛应用于 SLAM。随着无人机、AR 设备以及自动驾驶汽车技术的快速发展,视觉惯性 SLAM（VI-SLAM）技术得到了越来越多人的关注。针对 VI-SLAM,从滤波与非线性优化的角度出发,首先介绍相关算法理论框架,然后分析几种具有代表性的单目 VI-SLAM 算法创新点及实现方案,并通过 EuRoC MAV 数据集评估各算法优劣,最后结合深度学习与语义 SLAM,对 SLAM 未来发展趋势进行探讨。     

基于卡尔曼滤波与粒子滤波的SLAM研究综述

同时定位与地图构建（SLAM）问题在移动机器人研究领域受到了广泛关注,其是机器人能否实现完全自主运动功能的关键。首先阐述了SLAM系统相关模型,并介绍了经典卡尔曼滤波相关知识;其次介绍基于扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波与粒子滤波的SLAM算法如何解决现实世界的非线性、非高斯问题,并总结了各算法优缺点;最后,展望了基于卡尔曼滤波的SLAM算法发展趋势。     

基于激光雷达的移动机器人三维建图与定位

针对室外环境建图与定位缺乏有效的回环检测导致累计漂移误差以及点云地图形式不够紧凑,提出基于Livox(览沃)激光雷达采集数据模块,使用三维点云片段匹配方法消除室外建图出现的误差。首先,对激光雷达采集的三维点云数据进行采样和体素滤波完成数据预处理?然后,使loam(lidarodometryandmappinginreal-time)算法作为前端,采用ICP算法实现快速有效的帧间匹配?最后,结合三维点云片段匹配与GSTAM优化位姿累计误差获得全局一致的的轨迹,并将点云地图优化成为立体占用地图输出。通过将点云片段匹配方法作为回环检测在实际室外环境进行三维激光建图实验证明,该方法能够解决实际室外环境建图中存在的建图不精准的问题。     

移动机器人CartographerSLAM建图改进研究

移动机器人即时定位与建图(SLAM)技术研究越来越多,但移动机器人SLAM技术存在一些问题,如在构建地图中进行回环匹配时,由于数据信息相似或者数据采集模糊易造成回环出错,从而降低地图精度.对CartographerSLAM在回环检测时使用ScantoMap匹配出现特征点缺失问题进行改进,提出Map to Map策略.该...     

融合激光雷达和RGB-D相机建图

针对智能小车在未知环境的条件下,利用单一传感器同时定位与地图创建不能准确构建复杂环境地图的问题,提出采用一种RTABMAP算法,用于融合激光雷达和RGB-D相机建图,该算法采集了激光雷达、RGB-D相机和里程计的数据,将其存储在内存管理机制的节点中,提取这些节点的特征。通过匹配节点间的视觉词汇次数更新节点的权重,采用离散贝叶斯滤波估计进行回环检测,优化局部地图,最终构建全局地图。在安装有开源机器人操作系统(ROS)的智能小车上实验。结果表明,本研究方法在障碍物检测率方面与激光建图和RGB-D相机建图方法相比,提高了30.75%和18.63%;地图尺寸误差分别减少了0.013和0.150 m;角度误差分别减少了3°和1°。     

K图与bj图互换关系研究

介绍函数最大项展开式与K图、规范RM展开式与bj图的特点与性质,分析K图和bj图的相似性,举例说明基于重心的K图和bj图间转换方法,并在此基础上,对基于重心的K图和bj图互换提出改进方法.     

我国思维导图研究综述

通过统计1985—2007年间我国学者在思维导图研究方面所发表的论文,归纳思维导图在我国研究的现状,指出国内思维导图研究的特点和不足以及在读图时代进一步研究的价值和意义。     

《禹迹图》研究综述

《禹迹图》是一幅反映宋代地理全貌的地图,在我国地图史上占有重要的地位,具有重要的科学价值与历史价值。长期以来,学术界对《禹迹图》的关注颇多,取了丰富的研究成果。本文从作者、成图时间、史料价值及其蕴含思想等方面,对《禹迹图》的研究进行综述,并指出在深入探索《禹迹图》背后思想和以该图为切入点进行多学科交流等方面尚存在进一步拓展的空间与可能。     

高阶Voronoi图在超市选址定位研究中的应用

以石家庄市桥东区为例,选取该地区的七家大型综合超市进行大量实际调查和科学的分析研究,根据各种影响因素构建超市位置和市场面积类型的研究模型,采用高阶Voronoi图对该地区内超市的势力范围进行研究,指出新超市选址的大概轮廓,并根据加权因素给出最佳选址范围和新建超市的规模.     

基于GPS测姿和陀螺仪的角度融合定位方法研究

针对城市峡谷等遮挡严重场景下GPS定位精度严重下降问题,提出一种基于GPS测向与陀螺仪角度测量的融合定位方法。该方法通过改进传统的角度测量,利用陀螺仪短时内相对测量精度高的特点,采用卡尔曼滤波,以陀螺仪的相对角度修正GPS测向的绝对角度,再利用GPS/INS组合导航算法进行定位,使定位结果精度更高、更稳定。对提出的方法进行模拟仿真以及车载实验,实验结果表明：通过角度融合后的定位拥有更高的定位精度和定位稳定性,在复杂环境下效果很好,提高了定位可靠性。     

卡尔曼滤波在多组分同时测定中的应用

卡尔曼滤波方法原理清晰，易实现计算机自动化，自行编制的卡尔曼滤波法计算机程序，计算速度快、精度高，其结果与文献值非常接近，实现了多组分的同时测定。     

自主式移动机器人任意转角运动研究

文章结合AS-UII型自主移动机器人的结构,针对其任意角实现的困难,给出任意转角运动的算法思想,并进行实现,通过测试表明本文给出的算法切实可行。     

置换群图及其作图方法

群图与可靠通信网之间的关系是非常密切的.给出了群图的作图算法,研究了给定生成元集、给定群、给定阶的置换群的群图的作图方法,并给出若干计算机作图的实例.     

基于位置情境的移动语言学习研究

移动语言学习是以移动终端为媒介的新型教育模式,已成为现代语言学习的重要模式之一,而大部分移动语言学习平台没有考虑应用情境,未把语言学习指向实际应用维度,很少考虑个体差异,鲜有能实现个性化的自主推荐。文章基于位置情境和模糊推荐技术,突破传统语言教学在时间、地点、语言运用及个性化教学等方面的瓶颈,设计了M-O ral辅助英语学习系统。随后,文章从7个维度对该系统的可用性进行了分析,结合用户体验调查结果分析了用户对该系统的满意程度并对该系统进行了改进。实证表明,该系统操作性强,具有很高的实用性。     

蚁群算法的研究与展望

在介绍了蚁群算法的基本原理和特点之后,指出蚁群算法并不完善,重点分析了蚁群算法的改进机制和应用成果,并指出了改进算法的特点和优势,最后总结了蚁群算法的研究方向和发展趋势。     

基于TD-SCDMA的移动通信精确定位的技术研究

TD—SCDMA是由中国提出并由中国企业主导开发的第三代移动通信（3G）标准,针对第三代移动通信终端精确定位相关技术进行了研究和分析,介绍了一种基于TD—SCDMA的移动通信精确定位仪。     

非线性系统卡尔曼滤波新方法

为了在非线性、非高斯系统估计中获得更好的精度,提出一种新的unscented卡尔曼滤波(UKF).采用确定性采样方法,通过选择unscented变换中的参数α＝0.85,β＝2和l＝0,确定出2n 1个σ点,使这些σ点完全符合非线性系统Yi＝F(Xi)的高斯随机变量的均值和方差.仿真结果表明:σ点通过实际的非线性系统Yi＝F(Xi)传递后,其后验均值和协方差可以达到泰勒展开式的三阶精度,广义卡尔曼滤波(EKF)只能达到一阶精度.该UKF滤波与EKF算法复杂度相近,但具有比EKF更好的估计精度.     

轮式移动机器人文献综述

根据车轮数目对轮式移动机器人进行了归类,分析了各类轮式移动机器人的研究现状,讨论了各类轮式移动机器人的移动机构及控制方式,对各类轮式移动机器人的性能、运动学分析方法和动力学建模方法进行了比较,总结了轮式移动机器人的发展方向。     

基于卡尔曼滤波的数据融合在无线传感器网络中的研究

为了减少节点传输数据量和网络总能量的消耗,本文针对特定应用模型,提出了基于卡尔曼滤波的数据融合算法,并用MATLAB工具进行仿真实验,证明该融合方法提高数据精确度和可信度.