基于全局和局部特征融合的图像匹配算法研究 被引量：60

1

作者 朱奇光 张朋珍 +2 位作者 李昊立 詹贤娇 陈颖 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期170-176,共7页

针对移动机器人视觉同时定位与地图构建过程中图像处理速度慢以及特征点匹配实时性和准确性差的问题,提出基于颜色特征和改进SURF算法融合的图像匹配算法。首先,采用颜色特征对图像序列进行粗匹配,选取与测试图像最相近的5幅图像作为待... 针对移动机器人视觉同时定位与地图构建过程中图像处理速度慢以及特征点匹配实时性和准确性差的问题,提出基于颜色特征和改进SURF算法融合的图像匹配算法。首先,采用颜色特征对图像序列进行粗匹配,选取与测试图像最相近的5幅图像作为待匹配图像;其次,改进SURF算法,用Krawtchouk矩对采用Hessian矩阵获取的关键点进行描述,计算关键点的梯度方向和幅值,得到新的特征向量,对待匹配图像提取改进SURF特征再与测试图像进行精确匹配,得到最佳匹配图像,此匹配算法提高了移动机器人图像处理的速度和精度。实验结果表明,改进算法的误匹配率降低10%左右,程序运行时间减少,在可靠性得到保证的同时适应于实时性应用。 展开更多

关键词 vslam 图像匹配 SURF Krawtchouk矩不变量 HSV

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视觉同时定位与地图创建综述 被引量：17

2

作者 周彦 李雅芳 +1 位作者 王冬丽 裴廷睿 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2018年第1期97-106,共10页

同时定位与地图创建(simultaneous localization and mapping,SLAM)自1986年提出以来一直是机器人领域的热点问题,被认为是实现真正全自主移动机器人的关键。其目的是让机器人在未知环境下实现自身定位同时创建出环境地图。视觉SLAM(vis... 同时定位与地图创建(simultaneous localization and mapping,SLAM)自1986年提出以来一直是机器人领域的热点问题,被认为是实现真正全自主移动机器人的关键。其目的是让机器人在未知环境下实现自身定位同时创建出环境地图。视觉SLAM(visual simultaneous localization and mapping,VSLAM)是仅用相机作为传感器的定位与制图。随着计算机视觉和机器人技术的发展,VSLAM已成为无人系统领域的研究焦点。本文对VSLAM的最新研究现状进行总结,阐述了VSLAM中的主要问题,分别介绍了VSLAM基于滤波和图优化的实现方法,并探讨了VSLAM的研究与发展方向。 展开更多

关键词 计算机视觉 同时定位与地图创建 vslam 机器人 滤波 图优化 综述 深度学习

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基于特征点法和直接法VSLAM的研究 被引量：12

3

作者 邹雄 肖长诗 +1 位作者 文元桥 元海文 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第5期1281-1291,共11页

基于视觉的同时定位和建图(VSLAM)分为前端和后端,前端包括视觉里程计和回环检测,后端包括后端优化和建图。按照估计相机运动的不同方式,将VSLAM分为特征点法和直接法,首先从这两个方面对前端进行综述,阐述其中的关键技术和最新的研究进... 基于视觉的同时定位和建图(VSLAM)分为前端和后端,前端包括视觉里程计和回环检测,后端包括后端优化和建图。按照估计相机运动的不同方式,将VSLAM分为特征点法和直接法,首先从这两个方面对前端进行综述,阐述其中的关键技术和最新的研究进展,对比分析不同方法的优缺点;然后详细分析优化后端与滤波器后端的区别,进一步对多个开源代码进行比较研究,分析它们的优劣势和适用场合;再讨论深度学习、语义地图和多机器人在VSLAM领域的研究进展,以及相关技术与VSLAM的结合方式及前景;最后对VSLAM的未来进行展望。 展开更多

关键词 vslam 视觉里程计 特征点法 直接法 非线性优化

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视觉导航技术的发展 被引量：7

4

作者 张海 吴克强 张晓鸥 《导航定位与授时》 2017年第2期1-8,共8页

近20年来视觉导航技术发展迅速,在原理方法与技术实现上取得了重要突破,规模化应用已经成为可能。以视觉导航中光流、视觉里程计、视觉同步定位与地图构建等主流研究方向为对象,对其发展概况、基本原理、技术优势与难点等进行了简要介... 近20年来视觉导航技术发展迅速,在原理方法与技术实现上取得了重要突破,规模化应用已经成为可能。以视觉导航中光流、视觉里程计、视觉同步定位与地图构建等主流研究方向为对象,对其发展概况、基本原理、技术优势与难点等进行了简要介绍与分析,并从近期应用推广及长远发展角度对视觉及视觉组合导航技术进行了展望。 展开更多

关键词 SFM 视觉里程计 vslam 光流 组合导航

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基于融合BEBLID和改进ORB算法的单目视觉里程计研究 被引量：1

5

作者 余正强 蒋林 郭宇飞 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第3期6-11,共6页

为防止FAST算法在纹理丰富的环境下提取的特征点过于密集,通过预设条件使特征点稀疏化,便于后续对极约束恢复相机的位姿;为保证相机摄入的图像帧中纹理较少,特征提取时不会丢失图像信息,提出根据特征点数量调整检测方式,使其自适应提取... 为防止FAST算法在纹理丰富的环境下提取的特征点过于密集,通过预设条件使特征点稀疏化,便于后续对极约束恢复相机的位姿;为保证相机摄入的图像帧中纹理较少,特征提取时不会丢失图像信息,提出根据特征点数量调整检测方式,使其自适应提取图像特征,增强对复杂环境的适应性;为提高图像特征的匹配精度,通过融入BEBLID使特征点描述符充分表达。经实验验证,面对复杂的场景,改进算法有较强的环境鲁棒性。改进算法的匹配精度要高于ORB算法,在算法耗时方面相较SIFT算法有量级提升。经轨迹测算后,相比于ORB算法,改进算法在相机运动上更贴合真实轨迹,在位姿精度上有较明显的提升。 展开更多

关键词 vslam 单目视觉里程计 BEBLID 匹配精度 相机轨迹

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家居环境中的智能扫地机器人设计 被引量：5

6

作者 叶鲁斌 刘皓月 +4 位作者 张纪元 李云飞 于明杨 王港 陈震 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第2期262-272,共11页

针对扫地机器人工作场景复杂、算力受限等问题,通过搭载自研视觉模组,设计实现了低算力需求、高精度的视觉同步定位建图与实时避障方案,解决了视觉机型相较雷达机型建图精度低、物理碰撞多等问题,通过应用区域划分与用途预测算法优化整... 针对扫地机器人工作场景复杂、算力受限等问题,通过搭载自研视觉模组,设计实现了低算力需求、高精度的视觉同步定位建图与实时避障方案,解决了视觉机型相较雷达机型建图精度低、物理碰撞多等问题,通过应用区域划分与用途预测算法优化整体室内清洁策略与路径规划,清扫覆盖率提升4.19%,污渍清扫完成度提升36.7%,障碍物导致的故障率低于5%.此外,针对轻量移动机器人算力受限问题,在YOLOv5目标检测模型基础上进行改进,使其适应扫地机器人硬件与场景要求,并较同平台处理速度提升了30%.实验采用自研嗅觉传感器设计燃气泄漏、食物腐败等情形的报警功能,增加了污渍识别、家居建模、巡逻看家、失物寻回等实用智能家居服务. 展开更多

关键词 扫地机器人 同步定位与建图 目标检测 智能避障 深度学习

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基于双重初始化和分级优化的改进视觉惯性SLAM方法 被引量：9

7

作者 凌有铸 郭俊阳 +2 位作者 陈孟元 陈何宝 袁学超 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第2期191-198,共8页

针对传统视觉惯性SLAM初始化阶段收敛速度慢、准确性低以及抗干扰能力较弱,实时优化过程局部轨迹累计误差高、后端优化精度低等问题,提出一种双重初始化和关键帧分级优化的改进视觉惯性SLAM方法。在视觉惯性导航系统(VINS)初始化基础上... 针对传统视觉惯性SLAM初始化阶段收敛速度慢、准确性低以及抗干扰能力较弱,实时优化过程局部轨迹累计误差高、后端优化精度低等问题,提出一种双重初始化和关键帧分级优化的改进视觉惯性SLAM方法。在视觉惯性导航系统(VINS)初始化基础上构建观测样本情形评估函数,评估状态误差信息矩阵,判断初始化算法终止条件,缩短初始化时间,提高系统鲁棒性。在后端优化阶段建立紧耦合图优化模型,在滑动窗口优化之前以共视关系分级关键帧,优化强共视关键帧,消除局部累计误差,提高后端优化精度。在EuRoC数据集上进行的实验结果表明,所提方法较VINS-mono漂移误差减少约34%,时间效率提高11.19%,建图精度得到明显提升。 展开更多

关键词 基于视觉的同时定位与建图 信息矩阵 评估函数 共视约束 状态优化

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基于MCC的后端优化方法及其在ORB-SLAM2中的应用

8

作者 王婷 程兰 +3 位作者 续欣莹 阎高伟 任密蜂 张喆 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第S01期361-367,共7页

自主定位和环境感知是机器人实现复杂任务的前提,视觉同时定位与建图(VSLAM)技术是有效解决方案。VSLAM中,传感器误差和环境噪声等影响定位和建图精度,造成累计误差。后端优化是VSLAM中消除累计误差的关键环节,现有后端优化算法通常以... 自主定位和环境感知是机器人实现复杂任务的前提,视觉同时定位与建图(VSLAM)技术是有效解决方案。VSLAM中,传感器误差和环境噪声等影响定位和建图精度,造成累计误差。后端优化是VSLAM中消除累计误差的关键环节,现有后端优化算法通常以高斯噪声为前提,属于MSE标准下的后端算法。然而,由于图像的非凸特性和真实场景中产生的非高斯噪声,高斯噪声假设并不总成立,导致现有算法在真实场景中运行时性能下降。鉴于此,利用最大互相关熵(MCC)标准在处理非高斯噪声方面的优势,提出了一种基于MCC标准的后端优化方法,并将所提出方法应用于ORB-SLAM2框架,以测试所提出的方法在定位和建图精度方面的性能。最后,在EuRoC和KITTI公开数据集上进行实验,结果表明,无论是室内还是室外,所提方法在大部分序列中性能优于原ORB-SLAM2中基于Huber的后端优化算法以及基于Cauchy的后端优化算法。 展开更多

关键词 vslam 后端优化 最大互相关熵准则 非高斯噪声

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基于深度学习的室内动态场景下视觉SLAM技术研究

9

作者 郑晓华 耿鑫雷 邓浩坤 《测绘地理信息》 CSCD 2024年第2期51-55,共5页

视觉同步定位与建图(visual simultaneous localization and mapping,VSLAM)技术是近年来机器人和计算机视觉领域的重点研究方向之一,但当前的主流算法主要面向静态环境,当场景中存在运动的物体时,算法的定位精度和稳定性会受到很大影... 视觉同步定位与建图(visual simultaneous localization and mapping,VSLAM)技术是近年来机器人和计算机视觉领域的重点研究方向之一,但当前的主流算法主要面向静态环境,当场景中存在运动的物体时,算法的定位精度和稳定性会受到很大影响。为了解决上述问题,提出了一种惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)积分与YOLOv4语义分割结合的VSLAM前端动态特征点剔除算法,通过YOLOv4网络对图像进行语义分割,识别图像中有运动可能的物体;再将IMU积分与语义分割结合,对目标检测框内有运动可能的特征点进行重投影误差的解算,识别并剔除环境中运动的特征点。在TUM Visual-Inertial Dataset上验证该算法,结果表明,在包含运动物体的室内场景下,该算法可以有效剔除环境中的运动物体,显著提升SLAM系统的定位精度和稳定性。 展开更多

关键词 视觉同步定位与建图(visual simultaneous localization and mapping vslam) 特征点 动态目标 深度学习

原文传递

基于MCMCC改进ORB-SLAM3的移动机器人导航

10

作者 赵亮 王婷 +2 位作者 秦佳宁 续欣莹 程兰 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2024年第4期640-649,共10页

【目的】针对VSLAM建立的稀疏特征地图不能直接用于导航,且现有的将基于稀疏特征图转化为栅格地图进行导航的方法存在建图精度不高的问题,无法实现准确导航。提出了一种基于MCMCC改进ORB-SLAM3的移动机器人导航实现方法,在仅有深度相机... 【目的】针对VSLAM建立的稀疏特征地图不能直接用于导航,且现有的将基于稀疏特征图转化为栅格地图进行导航的方法存在建图精度不高的问题,无法实现准确导航。提出了一种基于MCMCC改进ORB-SLAM3的移动机器人导航实现方法,在仅有深度相机的嵌入式设备上可以实现室内实时地图构建、定位与导航。【方法】提出的方法利用基于多凸组合最大互相关熵(MCMCC)标准的后端优化算法来改进ORB-SLAM3的后端优化模块,降低非高斯噪声对建图精度的影响。同时在将稀疏特征图转化为栅格地图的过程中,利用回环信息更新栅格地图,以提高栅格地图的精度。【结果】仿真和真实场景实验验证了所提出方法的有效性。 展开更多

关键词 vslam 后端优化 MCMCC 栅格地图 回环更新 导航

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基于RGB⁃D数据耦合误差处理的CEP⁃SLAM

11

作者 李林其 常敏 +2 位作者 侯晓煜 贾彩琴 庞敏 《中北大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第5期614-627,共14页

针对使用RGB-D相机的VSLAM中RGB-D数据存在耦合误差的问题、现有特征提取方法存在的边点误提取问题及恒速运动模型跟踪稳定性差的问题,基于ORB-SLAM2框架提出了CEP-SLAM算法。算法使用恒加速运动模型来设置待跟踪帧的初始位姿;使用优化... 针对使用RGB-D相机的VSLAM中RGB-D数据存在耦合误差的问题、现有特征提取方法存在的边点误提取问题及恒速运动模型跟踪稳定性差的问题,基于ORB-SLAM2框架提出了CEP-SLAM算法。算法使用恒加速运动模型来设置待跟踪帧的初始位姿;使用优化后的位姿计算帧间视觉里程计并更新恒加速运动模型,结合RGB图与深度图的采集时间差估算位姿偏移,基于该位姿偏移构建对极几何约束,使用二分法查找特征点在深度图对应像素点的位置,对特征点深度进行调整,缓解了RGB-D数据耦合误差对VSLAM的影响;提出一种基于联合方法的关键帧边点剔除算法,通过利用特征点在深度图的邻域信息对待插入关键帧中存在的不良边点进行判断和剔除。使用本文提出的CEP-SLAM算法在TUM公共数据集上进行实验,结果表明本文算法较好地剔除了不良边点,与经典算法相比有更好的鲁棒性、跟踪稳定性和更高的定位精度。 展开更多

关键词 RGB-D相机 vslam 恒加速运动模型 视觉里程计 耦合误差

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基于YOLOv5神经网络检测模型的动态局部地图构建 被引量：1

12

作者 刘万元 何俐萍 《机械设计》 CSCD 北大核心 2023年第S02期7-13,共7页

在移动机器人自主移动过程中,人的活动会对路径规划结果产生重要的影响。传统SLAM对动态物体的识别和跟踪能力相对有限,动态物体上的特征点容易丢失,且在动态物体占据图像较大范围时,容易造成目标函数的优化方向错误。考虑单个单目相机... 在移动机器人自主移动过程中,人的活动会对路径规划结果产生重要的影响。传统SLAM对动态物体的识别和跟踪能力相对有限,动态物体上的特征点容易丢失,且在动态物体占据图像较大范围时,容易造成目标函数的优化方向错误。考虑单个单目相机对行人的位置信息进行检测的场景,通过单目相机获取图像信息,结合YOLOv5目标识别网络来检测图像中人物所占据的像素高度,再通过针孔相机模型还原出图像人物在相机坐标系下的三维坐标。基于YOLOv5网络模型检测出道路区域,运用Canny边缘检测算法计算出道路的边缘轨迹,找到两条轨迹在相机图像上的交汇点。最后根据相机的平面图像结合人物的三维坐标,以及道路轨迹的交汇点和道路宽度信息对图像进行重投影。通过公开数据集测试得到包含行人实时运动情况和道路边界在内的平面地图,可完成150 m深度内的行人位置定位,为快速计算图像的行人的位置深度提供了一种可行方案。 展开更多

关键词 局部地图 YOLOv5 vslam 单目相机 路径规划

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集成RGB-D语义分割网络的室内语义地图构建 被引量：4

13

作者 宋鑫 张荣芬 刘宇红 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第11期3481-3486,共6页

针对传统视觉SLAM准确度低、实时性差、缺乏语义的问题,提出一种全新的RGB-D语义分割网络,利用室内场景中受光照等条件影响较小的深度信息来提高分割的准确性,并且设计了轻量级多尺度残差模块(MRAM)和空间金字塔池化模块(ASPP)来轻量化... 针对传统视觉SLAM准确度低、实时性差、缺乏语义的问题,提出一种全新的RGB-D语义分割网络,利用室内场景中受光照等条件影响较小的深度信息来提高分割的准确性,并且设计了轻量级多尺度残差模块(MRAM)和空间金字塔池化模块(ASPP)来轻量化分割网络、提高分割的精度。首先输入的图像序列进入ORB-SLAM2网络进行关键帧筛选,之后关键帧送入语义分割网络得到二维语义标签,再将二维语义信息映射到三维点云空间,最后使用贝叶斯算法更新三维地图得到全局一致的三维点云语义地图。实验采用NYUv2数据集验证语义分割网络性能,采用TUM数据集构建点云语义地图,结果表明,提出的语义分割网络性能和速度优于现有的模型,且此语义分割网络与视觉SLAM相结合可以满足高精度、实时的稠密三维语义点云地图构建要求。 展开更多

关键词 RGB-D语义分割 ORB-SLAM2 vslam 语义地图构建

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室内动态环境下基于深度学习的视觉里程计 被引量：3

14

作者 李博 段中兴 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2023年第1期49-55,共7页

传统的视觉同步定位与建图(Visual Simultaneous Localization and Mapping,VSLAM)算法大多基于外部环境为静态的假设,在动态环境下受到动态物体的干扰很容易出现相机位姿估计不准确,稳定性差等情况.为解决这一问题,提出了一种面向室内... 传统的视觉同步定位与建图(Visual Simultaneous Localization and Mapping,VSLAM)算法大多基于外部环境为静态的假设,在动态环境下受到动态物体的干扰很容易出现相机位姿估计不准确,稳定性差等情况.为解决这一问题,提出了一种面向室内动态场景的视觉里程计,该算法在ORB-SLAM 2的视觉里程计基础上结合YOLOv4目标检测网络,在提取图像特征点的同时进行目标检测获取图像中的语义信息,根据语义信息确定动态物体的范围.此外,提出一种动态特征点剔除策略,先根据目标检测结果剔除动态目标上的特征点,接着分别利用对极几何约束与光流约束对图像中可能残余的动态点彻底过滤,后续依靠剩余的静态点完成对相机位姿的精确求解.经过在TUM数据集上实验证明,相比ORB-SLAM 2,在高动态场景下改进后的系统绝对轨迹误差和相对位姿误差平均减小了90%以上,定位精度大幅度提高,并且系统跟踪线程处理每帧图像平均所用时间在85ms左右,能够实时运行. 展开更多

关键词 视觉SLAM 视觉里程计 室内动态环境 YOLOv4 动态特征点剔除

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自主行走葡萄收获机器人视觉导航信息处理技术研究 被引量：7

15

作者 李俊霞 孔德政 《中国农机化学报》 北大核心 2020年第5期157-162,共6页

针对农副产品如何能够高效、高质量的收获这一大难题,本文对自主行走葡萄收获机器人视觉导航信息处理技术进行了深入的研究。首先,本文针对自主行走农业机器人的自主识别、收获农作物的问题,以葡萄收获机器人为模板,研究了基于视觉的导... 针对农副产品如何能够高效、高质量的收获这一大难题,本文对自主行走葡萄收获机器人视觉导航信息处理技术进行了深入的研究。首先,本文针对自主行走农业机器人的自主识别、收获农作物的问题,以葡萄收获机器人为模板,研究了基于视觉的导航信息处理技术。其次,分析了自主行走葡萄收获机器人的研究现状,因其对于重复性工作完成具有较高的质量和速度,相较于人工更可以保障在农产品收获阶段的品控。再次,给出了农业机器人控制器软件架构,分析了其主要特点。最后,提出了通过基于视觉SLAM的方法完成农产品的收获操作的具体方法。通过实验验证,与传统的激光导航算法相比,视觉导航技术具有更高的定位导航精度,定位精度可以2~3cm。证明了自主行走葡萄收获机器人视觉导航信息处理技术研究的有效性。 展开更多

关键词 视觉SLAM 农业机器人 自主行走 导航

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移动机器人VSLAM和VISLAM技术综述 被引量：4

16

作者 李俊学 张国良 陈钰婕 《四川轻化工大学学报（自然科学版）》 CAS 2021年第3期77-86,共10页

同时定位与地图构建(SLAM)技术是指移动机器人通过自身搭载的传感器以实现同时定位与地图构建。视觉传感器与惯性测量单元极强的互补性使得视觉SLAM(VISLAM)成为SLAM研究中的热点方向。分别介绍了VSLAM技术中具有代表性的算法、特征提... 同时定位与地图构建(SLAM)技术是指移动机器人通过自身搭载的传感器以实现同时定位与地图构建。视觉传感器与惯性测量单元极强的互补性使得视觉SLAM(VISLAM)成为SLAM研究中的热点方向。分别介绍了VSLAM技术中具有代表性的算法、特征提取方法以及卡尔曼滤波和非线性优化方法的应用,并对惯性导航系统做了简短阐述。当前VSLAM系统中往往存在光照变化剧烈、图像模糊、特征不明显等问题,将对SLAM系统造成严重后果。进而引出了多传感器融合SLAM中具有代表性的VISLAM技术,并介绍了VISLAM技术中视觉传感器和惯性测量单元的松耦合、紧耦合2种信息融合方法以及卡尔曼滤波和光束平差法在后端优化上的应用,对其未来的发展方向也做了展望。 展开更多

关键词 移动机器人 VISLAM vslam 互补性

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基于异构数据融合的SLAM研究综述

17

作者 周铖君 陈炜峰 +3 位作者 尚光涛 王曦杨 徐崇辉 李振雄 《南京信息工程大学学报》 CAS 北大核心 2024年第4期490-503,共14页

激光与视觉SLAM技术经过几十年的发展,目前都已经较为成熟,并被广泛应用于军事和民用领域.单一传感器的SLAM技术都存在局限性,如激光SLAM不适用于周围存在大量动态物体的场景,而视觉SLAM在低纹理环境中鲁棒性差,但两者融合使用具有巨大... 激光与视觉SLAM技术经过几十年的发展,目前都已经较为成熟,并被广泛应用于军事和民用领域.单一传感器的SLAM技术都存在局限性,如激光SLAM不适用于周围存在大量动态物体的场景,而视觉SLAM在低纹理环境中鲁棒性差,但两者融合使用具有巨大的取长补短的潜力,激光与视觉甚至是更多传感器融合的SLAM技术将会是未来的主流方向.本文回顾了SLAM技术的发展历程,分析了激光雷达与视觉的硬件信息,给出了一些经典的开源算法与数据集.根据融合传感器所使用的算法,从传统基于不确定度、基于特征以及基于深度学习的角度详细介绍了多传感器融合方案,概述了多传感器融合方案在复杂场景中的优异性能,并对未来发展作出了展望. 展开更多

关键词 同时定位与地图构建(SLAM) 激光SLAM 视觉SLAM 多传感器融合 移动机器人

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基于VSLAM的三维γ剂量率场快速测量方法研究

18

作者 李会 樊清 +4 位作者 李华 刘立业 陈法国 李德源 赵原 《原子能科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第S01期157-166,共10页

针对核设施现场及数字化辐射防护系统对γ辐射场信息快速获取的需求,本文采用实时定位与地图构建技术(SLAM)结合γ剂量探测技术,解决室内场景高效测量γ剂量率辐射场并与数字化系统兼容的问题。根据场景传感器的特点,基于三色深度图像(... 针对核设施现场及数字化辐射防护系统对γ辐射场信息快速获取的需求,本文采用实时定位与地图构建技术(SLAM)结合γ剂量探测技术,解决室内场景高效测量γ剂量率辐射场并与数字化系统兼容的问题。根据场景传感器的特点,基于三色深度图像(红、绿、蓝色和深度,RGBD)相机研究视觉SLAM(VSLAM)算法和辐射测量数据同步与定位方法;建立了一套基于VSLAM的γ剂量率测量装置,测试了场景点云质量、轨迹定位精度和γ剂量率模块性能;选择某核设施现场进行实验,分析了测量效率、定位准确性和数字化系统兼容能力。结果表明,建立的VSLAMγ剂量率测量方法及相应装置,测量效率高、定位准确,且现场应用良好、数字化系统兼容,具有较广阔的应用前景。 展开更多

关键词 视觉SLAM Γ剂量率 三维辐射场测绘 数字化系统

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室内动态场景下基于语义关联的视觉SLAM方法

19

作者 李泳 刘宏杰 +1 位作者 周永录 余映 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第8期2528-2532,共5页

针对视觉SLAM在动态场景下鲁棒性不足的问题,提出一种适用于动态场景下的视觉SLAM算法——SAD-SLAM。该算法首先使用GCNv2网络进行特征提取,以获取分布均匀的特征点集合,并加快提取速度。然后使用YOLOv8-seg语义分割网络完成场景内物体... 针对视觉SLAM在动态场景下鲁棒性不足的问题,提出一种适用于动态场景下的视觉SLAM算法——SAD-SLAM。该算法首先使用GCNv2网络进行特征提取,以获取分布均匀的特征点集合,并加快提取速度。然后使用YOLOv8-seg语义分割网络完成场景内物体的检测,并对推理得到的物体按照是否具备自主运动能力进行划分。同时提出一种语义关联方法,通过对潜在动态物体进行2D和深度层面过滤,以确定潜在动态物体运动的可能性。最后,构建了含有语义信息的稠密3D点云地图,并避免了动态物体的干扰。算法使用TUM数据集及真实场景进行实验验证,结果表明,相较于ORB-SLAM3及其他相关的动态SLAM算法,SAD-SLAM在动态场景下具有更好的定位精度。 展开更多

关键词 视觉SLAM 深度学习 位姿估计 地图构建 室内动态场景

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基于CNN特征提取和增量式字典的VSLAM回环检测 被引量：3

20

作者 赵浩苏 邢凯 宋力 《计算机应用与软件》 北大核心 2020年第1期157-164,共8页

在视觉SLAM系统中,传统的回环检测方法难以同时满足通用性和实时性。通过标志区域提取和CNN特征提取,提出在线构建增量式字典的回环检测方法。通过对图像进行随机扭曲来模拟运动产生的视角变化,结合GIST特征实现无监督的模型快速训练。... 在视觉SLAM系统中,传统的回环检测方法难以同时满足通用性和实时性。通过标志区域提取和CNN特征提取,提出在线构建增量式字典的回环检测方法。通过对图像进行随机扭曲来模拟运动产生的视角变化,结合GIST特征实现无监督的模型快速训练。通过局部标志区域的二进制特征实现快速检索,全局浮点特征实现选择最优匹配。实验表明,与传统方法相比,在100%准确率前提下,召回率提升约30%,整体查询时间约200 ms,内存占用约30 MB。在不同场景下检测更稳定,能够实现快速鲁棒的回环检测。 展开更多

关键词 vslam 回环检测 CNN特征提取 无监督训练 增量式字典

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