基于视觉SLAM和目标检测的语义地图构建

语义信息对于移动机器人理解环境内容、执行复杂任务至关重要,针对ORB-SLAM2构建的点云过于稀疏、缺乏语义信息、点云所占存储空间大等问题,提出将目标检测算法与视觉SLAM（同时定位与地图构建）技术紧密结合,构建环境的稠密点云语义地图。首先,通过目标检测网络YOLO v3及对象正则化准确获取物体的2D标签,并经过ORB-SLAM2算法构建环境的稀疏点云地图,通过含有2D标签的彩色图像和对应的深度图像以及关键帧来生成含有语义信息的稠密点云标签,使用基于图的分割算法对稠密点云进行分割,再将点云标签与分割后的点云进行融合,进而构建环境的稠密点云语义地图。文中方法在TUM公开数据集上进行试验,实验表明可以构建出效果较好的语义地图。与传统的ORB-SLAM2相比,此系统在构建地图的过程中,相机的绝对位姿误差和绝对轨迹误差分别减少了16.02%和15.86%,提高了建图精度。为了减小点云地图的存储空间,方便移动机器人进行避障和导航,最终将所构建的语义地图转换为八叉树地图。     

四轴飞行器视觉组合导航系统设计与实现

为实现四轴飞行器的自主飞行,设计了该视觉导航系统;采用基于ARM处理器的飞行控制器和导航控制器的双CPU结构,提高了系统的运行速度;飞行控制部分采用四元数解算姿态,运用经典的PID控制设计了X、Y、Z三个轴的PID控制器进行整个系统的飞行控制;导航部分采用不敏卡尔曼滤波(UKF)融合惯导位置和视觉位置,从而给出载体最优位置,提高导航精度;实验结果表明,基于图像和惯性导航的视觉组合导航方式可使导航精度保持在0.5 m内,同时整个系统具有较好的快速性和稳定性。     

基于FPGA和DSP的微型惯导系统

 惯导系统的硬件组成直接影响到系统的体积和解算速度,构建合理的硬件系统直接关系到惯导系统的精度指标。针对某小型惯导系统对体积和解算精度的特殊要求,解决已有微型惯导系统的方案缺陷,提出一种工程实用强的惯导系统。该系统用FPGA作为采集控制惯性传感器的核心芯片,设计了并行采集方案,32位浮点型高速DSP实现惯导解算。经过转台测试与外场试验表明：系统具有抗干扰能力强、实时响应迅速、惯性单元标定简便、易实现等优点,系统指标完全满足原设计要求。     

基于语义先验和几何约束的动态场景SLAM算法北大核心CSCD

实际场景中运动物体的特征点加入到相机位姿计算中,以及静态环境特征点过度稀疏都会导致移动机器人传统视觉同步定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)算法在位姿估计时精度低、鲁棒性差。设计了基于分支空洞卷积的双边语义分割算法,将环境区分为潜在运动区域和静态区域;结合几何约束进行静态特征点的二次判断及对没有先验动态标记而具有移动性的特征点的判断,并在事先均匀提取的全部特征点中进行移除,只应用静态特征点求解相机位姿和构建静态环境地图。在TUM公共数据集上进行实验,验证了提出算法在动态环境中SLAM的定位精度明显优于现有其他方法。在存在运动物体的真实环境下进行建图实验,与ORB-SLAM2算法进行对比,本文算法在动态场景中构建的地图更清晰。     

视觉技术辅助的无人机自主着陆组合导航研究

为提高无人机自主着陆过程中导航系统的自主性与精确性,设计了一种视觉辅助惯导组合导航方法。该方法以惯导误差方程为过程方程,以着陆过程中单目摄像机2个时刻所得地面特征点投影之间的双视图几何约束为量测方程,构建了非线性滤波器;利用SR-UKF方法实现了惯导误差估计,提高算法效率的同时有效地避免了UKF中由于矩阵开方运算导致的滤波失效;最后根据估计结果校正了惯导导航数据。仿真结果表明:该方法能够提高导航系统精度,使误差降低到惯导系统的8%左右。     

基于DM3730的微小型四旋翼自主着陆视觉系统研究

为实现微小型四旋翼无人飞行器的视觉导引自主着陆过程,采用TI公司DM3730芯片作为核心处理器,构建一套自主着陆视觉导引处理系统。手动飞行实验结果表明,在常规条件下,该系统能够有效识别人工着陆标识,并解算出其与飞行器的相对位置信息用于自主着陆导引。     

激光陀螺滤波评估方法研究

在现有硬件的基础上,通过滤波等软件算法来提高激光陀螺捷联惯导系统对准和导航精度是目前国内外学者所公认的。为了对激光陀螺滤波前后的效果进行准确、定量的评估,设计了Allan方差分析算法,开发了对准-导航及精度分析评估软件,分别从元件级、系统级对其展开了研究,并结合具体激光陀螺捷联惯导设备对其进行了实验验证。     

四旋翼无人飞行器姿态数据采集处理系统

针对机械振动等因素产生的噪声对加速度传感器测量姿态数据的影响,增加了陀螺仪并运用卡尔曼滤波对加速度传感器和陀螺仪的数据进行融合处理;与以往均值和中值等滤波姿态算法相比,采用卡尔曼滤波算法能够获得可靠、稳定的姿态数据,为四旋翼无人飞行器稳定飞行提供有效保障;介绍了姿态传感器和采集处理系统硬件结构及软件实现,运用图形化编程语言LabView实现对四旋翼无人飞行器实时姿态曲线显示、姿态数据存储、回放等功能;经测试,能有效的降低机械振动等噪声对飞行器姿态测量的影响,提高姿态数据估计的精度,达到了预期的目标。     

无人飞行器视觉SLAM特征检测和匹配算法研究

近几年图像局部特征检测和描述在机器人视觉中得到了广泛的应用,鲁棒的、快速且高精度的视觉特征检测和描述算法对飞行器进行实时的位姿估计和地图构建具有决定性意义。本文针对四旋翼无人飞行器平台的RGB-D传感器同时定位与地图构建(SLAM),讨论FAST、STAR、SIFT和SURF等检测算法和ORB、FREAK和SURF等匹配描述符的性能,对不同的特征算法进行对比评估出最合适的特征检测方法和匹配描述符。最后,基于Eclipse与OpenCV平台进行了实验,实验结果表明FAST检测和FREAK描述符比其他方法更适用于四旋翼飞行器在板视觉SLAM,且能基本满足实时性。     

天文/卫星组合点校捷联惯性导航系统算法研究

捷联式惯性导航系统通常采用卫星导航系统的位置、速度信息对惯导解算误差进行校正,但对于水下载体惯性导航系统而言,由于只能获得点位置信息,对惯导的校正精度以及校正参量有限。针对上述问题,提出了基于天文/卫星组合校正捷联式惯导技术,通过卫星精确定位信息和天文快速观测信息,全面修正惯导系统误差、提高导航精度。仿真结果表明,基于天文/卫星组合校正算法对惯导进行校正,相对于传统校正算法精度可提高约50%。     

捷联惯导系统中卡尔曼滤波的应用研究

为提高捷联惯导系统初始对准精度,提出将卡尔曼滤波技术应用于系统初始精对准,用以估计系统的失准角和惯性误差。对卡尔曼滤波技术在捷联惯导系统中的应用进行分析,建立捷联惯导系统初始对准误差模型和卡尔曼滤波量测方程。分析不同条件下不同滤波方法的滤波原理和滤波精度。在此基础上,提出一种将预测扩展卡尔曼滤波应用于逆向导航技术的思路,并进行了理论分析和捷联惯导系统自对准流程设计,为后续进一步深入开展惯导系统初始对准奠定基础。     

基于激光雷达的多旋翼飞行器实时避障系统

针对多旋翼飞行器的障碍物规避问题,提出一种基于激光雷达的自主飞行多旋翼飞行器避障系统,实现多旋翼飞行器自主飞行的实时避障;该避障系统针对静态、低速运动障碍物,综合飞行器本体姿态、速度、加速度等状态信息,建立基于改进势场法的避障模型和算法;在机器人操作系统(ROS,Robot Operating System)平台进行该避障系统的软件实现,其通过串口与飞控进行通信,完成多旋翼飞行器的自主避障飞行;同时,为了使该系统能在强光环境正常工作,在不影响系统实时性的前提下,对激光雷达的干扰问题进行优化设计;大量实验表明:该避障算法计算量小,能够保证避障系统的实时性,在机体慢速以及低速运动(机体与障碍物之间的相对运动速度小于等于3 m/s)的场景中能够正确检测范围6 m内,并迅速规避障碍物。     

实时运动结构重建在自主导航系统中的应用

实时运动结构重建是自主车辆、机器人导航、空间探测器自主降落、智能监控等领域中的重要研究课题。目前实时运动结构重建主要存在着特征匹配困难、鲁棒性差、系统无法自动获取初始参数和需要大量人工干预等诸多问题。利用高速CMOS摄像机与惯性传感数据融合提高了运动结构重建算法的精度及其鲁棒性。该算法在扩展卡尔曼滤波框架下是通过融合惯性与视觉传感器的数据来进行运动估计的。对场景中的每一个待估计结构的特征点建立对应的卡尔曼滤波器,以估计其空间三维结构信息。运动估计模块与结构估计模块交替运行,减小了系统运算的复杂度,提高了实时性能。通过对真实场景图像序列的实验验证结果表明,惯性传感器的额外信息能够有效地提高运动结构估计的精度,能够增强算法的鲁棒性。     

基于模糊逻辑的无人机定位系统设计

针对无人机定位精度问题,硬件设计采用模块化设计思想,以STM32系列的微控制器为核心,以微机械传感器和GPS 模块为基础,组成无人机组合导航系统;软件提出了基于“模糊逻辑”的加速度区间自适应算法,修正惯导定位误差随时间快速积累、GPS发射信号受阻,造成的连续定位能力和精度较差的问题,保证了系统定位精度,为小型自主起降固定翼无人机、多旋翼无人机定位奠定基础。     

旋转调制捷联惯导激光陀螺仪误差自补偿新方法

基于旋转调制的自补偿技术是进一步提高激光陀螺仪捷联惯导系统导航精度的有效方法。研究了旋转调制捷联惯导系统中的激光陀螺仪误差补偿方法。建立旋转式捷联惯导系统激光陀螺仪的误差传播方程,分析激光陀螺仪旋转误差效应及误差传播特性,在此基础上建立了调制策略编排目标函数;研究了双轴交替旋转调制模式下的调制策略编排方案,提出了一种改进的16次序双轴交替旋转调制方法,建立了基于双轴转动角速度的动态误差方程,实现了转动过程中激光陀螺仪的常值项误差、标度因数误差、安装误差的有效补偿,进一步抑制速度误差积累所引起的位置误差。仿真结果验证了该方法的有效性,提高了捷联惯导系统导航精度,可为旋转调制光学捷联惯导系统设计提供理论参考。     

一种偏振光/双目视觉仿生组合导航方法

针对复杂干扰环境下智能移动机器人自主导航问题,为了实现低成本、高精度、强鲁棒性、完全自主的导航,提出了一种偏振光/双目视觉仿生组合导航方法。首先,设计了图优化紧耦合的组合算法,推导优化函数并将偏振定向传感器/双目视觉传感器的数据融合,然后,搭建仿生偏振定向传感器/双目视觉传感器仿生组合导航实验平台,最后,通过室外汽车搭载实验对该仿生组合导航系统的性能进行了测试,并与传统视觉算法进行了比较。结果显示:航向角精度较传统视觉算法提高了38.9%,位置精度提高了8.9%。该组合导航系统可以减小传统视觉算法航向角误差、提高鲁棒性,而且使用仿生偏振定向传感器实时性好、抗干扰能力强,可以满足室外地面载体导航时的精度和可靠性要求,同时该组合导航系统使用两种仿生导航方式,更加接近生物导航机理。     

某机载惯导设备原位测试仪设计

针对某机载惯导设备在外场的测试需求,设计了以PC-104为显示、控制和数据处理核心,并扩展程控数字表、多通道矩阵板,构建了原位测试仪的硬件电路。根据系统的功能要求和硬件电路特性,利用LabWindows/CVI虚拟仪器平台编制了人机接口界面和测试程序,控制硬件电路对某惯导设备的静态电阻和在线电压进行测试,并接收、分析、处理惯导原位工作时输出的实时串行数据,完成对惯导设备的静态测试和动态性能监测,实现对某机载惯导设备原位测试过程的自动化和测试结果管理的智能化,提高了测试效率和测试精度。该仪器通过改变或控制测试仪器的类别,可实现对多路信号多种性能指标的测试。应用结果表明,该测试仪具有性能稳定、操作简便、应用领域广、通用性强等特点。     

基于半物理仿真平台的激光惯导算法验证方法

传统车载激光惯导算法验证方式需要消耗大量的人力物力,而且算法性能的评估结果受各种外界因素影响较大,针对上述问题,提出基于实验室半物理仿真平台的激光惯导算法验证方法,并搭建了该仿真平台。研究表明,基于实验室半物理仿真平台的激光惯导算法验证方法相比传统算法验证方法具有快捷、简单、准确、客观等诸多优点。     

四旋翼无人飞行器实验平台设计及姿态控制研究

为了实现四旋翼无人飞行器姿态的稳定控制并验证控制算法的性能,设计了一种可用于四旋翼无人飞行器姿态控制算法研究及控制性能测试的物理实验平台。首先,利用牛顿-欧拉法建立了四旋翼无人飞行器的六自由度动力学模型;其次,对姿态传感器数据进行融合,利用互补滤波算法实现对四旋翼飞行器姿态进行快速准确解算;然后,在MATLAB环境下搭建了四旋翼飞行器仿真模型,并设计改进的PID控制器对飞行姿态进行了仿真;最后,搭建了一个四旋翼无人飞行器姿态控制的物理实验平台,进行了飞行器姿态控制算法的性能测试。实验结果表明了四旋翼无人飞行器实验平台设计的合理性和正确性,是一种快速有效的飞行器姿态控制算法性能测试实验平台。     

微小型四旋翼无人机自主着陆视觉系统研究

以实现微小型四旋翼无人机依靠视觉信息完成自主着陆为目的,采用TI公司DM3730芯片作为核心处理器,构建一套自主着陆视觉导引信息处理系统;充分考虑了视觉系统的特点,选用小巧、便携、合理的实验硬件,通过对图像的前期处理,采用相对简单的视觉处理算法,识别出着陆标识,通过解算得到着陆信息并完成飞行器的自主着陆过程;实验结果表明,系统较为可靠,在常规条件下,该系统能够有效识别人工着陆标识,准确解算出着陆标识与飞行器的相对位置信息用于自主着陆导引。