基于视觉的移动机器人同时定位与建图研究进展
机器人全场景移动slamvslam技术解析 巡检机器人、安防机器人 技术
机器人全场景移动slamvslam技术解析巡检机器人、安防机器人技术标题：机器人全场景移动SLAM：VSLAM技术解析与巡检机器人、安防机器人的应用随着科技的快速发展，机器人技术已经深入到各个领域，为人们的生活和工作带来了极大的便利。
特别是在巡检和安防领域，机器人的应用已经越来越广泛。
而实现这些机器人全场景移动的关键技术之一，就是同时定位与地图构建（SLAM）技术。
本文将深入解析VSLAM（Visual SLAM）技术，并探讨其在巡检机器人和安防机器人中的应用。
VSLAM，即视觉同时定位与地图构建，是一种通过图像识别和深度学习技术，让机器人在未知环境中自我定位和构建地图的技术。
VSLAM 技术主要依赖于摄像头和其他视觉传感器，以捕捉环境中的图像和视频信息。
通过这些信息，机器人可以推断出自身的位置和方向，并建立起周围环境的3D模型。
VSLAM技术主要分为两个阶段：前端和后端。
前端主要负责从图像中提取特征，并进行匹配。
后端则负责利用匹配的特征点进行位姿估计和地图构建。
在巡检机器人和安防机器人中，VSLAM技术的主要应用包括：巡检机器人主要应用于电力、石油、化工等行业的设备巡检工作中。
在这些场景中，机器人需要能够在复杂的、未知的环境中自我导航，并检测设备的运行状态。
VSLAM技术使得巡检机器人能够通过自我学习，建立起设备的3D模型，从而更准确地判断设备的运行状态。
同时，通过与设备监测系统的联动，还可以实现设备的远程监控和故障预警。
在安防领域，VSLAM技术使得安防机器人能够在大型的、复杂的环境中自我导航和巡逻。
通过捕捉环境中的图像信息，机器人可以建立起环境的3D模型，从而更准确地判断自身位置和方向。
结合红外传感器和声音识别技术，安防机器人还可以实现异常事件的检测和预警。
VSLAM技术是实现机器人全场景移动的关键技术之一，其在巡检机器人和安防机器人的应用中具有广泛的前景。
随着技术的不断发展，我们有理由相信，未来的机器人将会更加智能、更加灵活、更加精准地服务于人类社会。
移动机器人导航和SLAM系统研究
移动机器人导航和SLAM系统研究移动机器人导航和SLAM系统研究移动机器人导航和SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，同时定位与地图构建）系统是机器人技术领域中的重要研究方向。
随着科学技术的飞速发展，移动机器人的应用越来越广泛，如自动导航、环境勘测、搜救等。
而导航和SLAM技术作为移动机器人的核心能力，提供了机器人实现自主感知和智能决策的基础。
在移动机器人中，导航是指机器人根据环境信息规划并实现路径的选择和控制。
导航技术主要包括定位和路径规划两个方面。
定位是指机器人确定自身在某个参考坐标系下的位置和姿态信息。
常用的定位方法有惯性导航、视觉定位、激光测距等。
路径规划则是在已知环境地图和机器人当前位置的情况下，确定机器人从起点到终点的最优路径。
经典的路径规划算法包括Dijkstra算法、A*算法、RRT等。
好的导航系统需要准确的定位和高效的路径规划能力，以实现安全、快速、智能的移动。
而SLAM系统则是指机器人在未知环境中实时地自主构建地图，并同时定位自身的过程。
SLAM技术是移动机器人实现自主感知和智能决策的重要手段。
在SLAM系统中，机器人需要通过传感器获取环境的信息，并准确地估计自身的位置和构建地图。
常用的SLAM方法包括基于激光雷达的激光SLAM、视觉SLAM、RGB-D SLAM等。
机器人在运动中通过不断采集传感器数据，经过数据融合和优化算法，实现对环境的建模和自身的定位。
SLAM系统对机器人的控制和决策提供了重要的依据，被广泛应用于无人驾驶、智能巡检、室内导航等领域。
移动机器人导航和SLAM系统的研究面临多个挑战。
首先，环境不确定性是导航和SLAM的主要问题之一。
移动机器人所处的环境往往是未知的、复杂的、动态的，如何在不同的环境中实现可靠的导航和地图构建是一个需要解决的难题。
其次，机器人定位的精确性和实时性对导航和SLAM系统的性能有重要影响。
《机器人控制理论与技术》课程论文_SLAM技术发展及研究综述
SLAM技术发展及研究综述摘要：本文对SLAM（同时定位与地图创建）的技术发展进行综述，介绍SLAM 技术的发展历程，对SLAM问题进行了数学描述，对现在的几种SLAM技术的实现方法进行论述，简单介绍SLAM技术的工作原理，对现在遇到的关于SLAM 的技术难点进行叙述，进一步探讨了SLAM技术的发展方向。
关键词：同时定位与地图创建、自主导航、地图创建一．引言移动机器人的同步定位与地图创建(Simultaneous Localization and Mapping ,简称SLAM)作为当前移动机器人定位技术的最主流的研究方法之一，它最早是由Randall Smith 和Peter Cheseseman 在1988年发表的论文当中提出来在他们的论文中，利用移动机器人的运动方式和装置的传感器获得的测量数据，分别设计了移动机器人的运动模型和观测模型，结合概率学的贝叶斯理论，实现了对轮式移动机器人在未知环境中的运动状态进行实时估计。
Leonard 和Durrant-Whyte 在他们的研究中指出，所有移动机器人导航的基本过程可以总结为三个最基本的关键问题，即“Where am I now?”、“What is the structure of my environment?”以及“How can I get that target position?”，这三个问题的实质指的就是机器人定位和地图创建、障碍物的识别和避免，以及机器人导航路径规划问题。
SLAM 问题的解决直接影响着后面两个问题能否正确处理。
所以说，移动机器人的同步定位与地图创建是实现机器人自主导航，提高机器人的智能化水平的关键和首要解决的基础性难题。
二．研究发展现状自从19世纪60年代，尼尔森等人将人工智能的方法结合到机器人的自动导航开始，移动机器人的定位技术的研究就开始走向了广大的研究者和工程师们的视野中，拉开了这项技术研究高潮的序幕。
然而早期的定位技术由于研制的传感器种类有限，精度不高以及相关的理论尚未成熟的原因，其试验和应用范围都受到了很大的限制。
移动机器人同步定位与地图构建关键技术的
移动机器人同步定位与地图构建关键技术的汇报人：2024-01-08•引言•移动机器人定位技术•地图构建技术目录•同步定位与地图构建算法•实验与结果分析•结论与展望01引言移动机器人技术发展迅速，广泛应用于军事、救援、农业等领域。
同步定位与地图构建（SLAM）是移动机器人领域的重要技术，能够实现机器人在未知环境中的自主导航和地图构建。
随着人工智能和传感器技术的发展，SLAM技术不断取得突破，为机器人提供了更准确、高效的环境感知和导航能力。
背景介绍SLAM技术是实现机器人智能化的关键，对于提高机器人自主性、降低对人工干预的依赖具有重要意义。
SLAM技术有助于解决机器人导航、环境感知等领域的难题，为机器人技术的发展和应用提供了新的思路和方法。
SLAM技术的研究对于推动智能机器人、无人系统等领域的创新发展具有重要意义，有望为未来的智能化社会做出重要贡献。
研究意义02移动机器人定位技术总结词传感器融合定位技术利用多种传感器信息融合，提高定位精度和鲁棒性。
传感器融合定位技术通过整合惯性传感器、轮速传感器、里程计、GPS等多元信息，利用算法进行数据融合处理，以获得更准确和可靠的位置估计。
能够减小单一传感器的误差，提高定位精度；能够适应多种环境，具有较好的鲁棒性；能够提供更多的信息来源，提高系统的可靠性。
如何选择和优化传感器组合，以提高定位精度和鲁棒性；如何处理和融合大量数据，以降低计算复杂度和提高实时性。
详细描述传感器融合定位技术的优点包括传感器融合定位技术面临的挑战包括传感器融合定位概率定位算法•总结词：概率定位算法基于概率论和统计学原理，对移动机器人的位置进行估计。
•详细描述：概率定位算法通过建立机器人位姿的联合概率分布，利用已知的环境信息和传感器观测数据，采用最优化方法求解机器人的位置和姿态。
常见的概率定位算法包括卡尔曼滤波、蒙特卡洛滤波和粒子滤波等。
•概率定位算法的优点包括：能够处理带有噪声和误差的观测数据，提供位置估计的不确定性信息；能够根据已知的环境信息和先验知识对位置进行预测和优化。
基于SIFT算法的移动机器人同时定位与地图创建
基于 ＳＦ ＩＴ算法 的移动机器人 同时定位 与地 图创建
王 彭 林 ，石 守 东 ，洪 小伟
（ 宁波 大学 信息科学与工程学院 ，浙江 不变特征 变换（ＩＴ算 法的 移动机 器人 同时定 位与地 图创建（Ｌ 研 ＳＦ ） Ｓ ＡＭ） 法 ， 方
即在视 角改 变情 况下 ，用 ＳＦ ＩＴ算 法对 不 同图像进 行 特征 匹配 ，根 据极 线几 何原 理得 到摄 像 头的
旋转 角度 ，将之 与里程 计 的 角度 信 息融合 ，从 而 实现较 准确 的 自我 定位 与地 图创 建．实验表 明 ： 本 方 法利 用 电荷耦 合 器件（ Ｃ ） Ｃ Ｄ 摄像 头和里程 计 问 内在 的几何 关 系来 实现 Ｓ Ａ ， 高 了低 成 本 Ｌ Ｍ 提
２０ ０ ８年 ３月
宁 波 大 学 学 报 （理 工 版 ）
Ｊ ＯＵＲ ＮＡＬ ＯＦ ＮＩ ＮＧＢ Ｕ Ｉ ＲＳＩ Ｏ Ｎ ＶＥ ＴＹ（ＮＳＥ ） Ｅ
Ｖ １ Ｎｏ． ｏ． ２１ Ｉ
Ｍａ． ２ ０ ｒ ０８
文章 编号 ：０ １５ ３ ２０ ｏ ．０ ８０ １０ ．１２（ ０８） １ ６．４ ０
移 动机 器人 的定 位精度 ．
关键 词 ：ＳＦ ＩＴ算法 ；同时定 位 与地 图创建 ；极 线几何 ；融合
中图分 类号 ：Ｔ ２ Ｐ４ 文献标 识 码 ：Ａ
移动机器人的定位 与地图创建是机 器人领域 的热点研究 问题 ，是实现机器人导航的前提．目 前， 对已知环境地图的机器人 自主定位和 已知机器 人姿态的地 图创建 ， 已经有了许 多不同的解决方法 ， 根据先验地 图， 在结构化室内环境 中进行 的移动机 器人定位 与地图创建 的研究 已经取得 了很大的成 功 ，并且 已有很多的应用实例． 然而在很多情况 下． 事先较难获得机器人的工作环境地图 ， 而且在 很多环境中机器人不能利用全局定位系统进行定
机器人自主定位与地图构建技术研究
机器人自主定位与地图构建技术研究随着人工智能的飞速发展，机器人在日常生活中应用的场景也越来越多。
在一些工艺、生产和服务等行业领域，机器人的自动化生产和服务已经成为当下的发展趋势。
然而，机器人要实现自主定位和导航，需要借助一些先进的技术，其中自主定位和地图构建是其中重要的两项技术。
一、机器人自主定位技术机器人自主定位技术是指机器人在没有人为干预的情况下，通过各种传感器和计算机算法，准确判断自身位置信息。
其中包括惯性测量单元（IMU）、激光雷达、相机等传感器。
IMU是一种测量和记录机器人加速度和角速度的设备。
通过IMU可以准确测量机器人运动的加速度和角速度，并且可以通过积分得到机器人的位置和方向信息。
不过由于IMU本身有较大的误差，需要通过其他传感器来对测量值进行修正。
激光雷达则是一种通过探测反射光来获取三维空间点云信息的设备。
在机器人进行定位时，激光雷达可以扫描周围环境，获取到周围物体的空间位置信息，通过这些信息确定机器人相对于周围环境的位置。
相机则是一种通过采集图像信息获取物体空间位置信息的设备。
在机器人进行定位时，相机可以将周围环境拍摄下来，通过计算图像坐标与真实物体间的关系，从而确定机器人相对于周围环境的位置。
二、机器人地图构建技术机器人地图构建技术则是指机器人通过多种传感器和算法，实现对周围环境的建模和构建。
其中传感器包括激光雷达、相机、声纳等。
构建地图的算法主要有基于几何形状、基于随机场的方法和基于实时SLAM算法等。
基于几何形状的算法一般通过分割物体、建立点云或三维模型的方法，将环境建立为带有物体形状、尺寸等几何信息的地图。
基于随机场的算法则是将地图看做由许多连续概率变量构成的随机场，在传感器不断采集环境信息的过程中，实时更新地图中各个区域的状态和概率分布。
基于实时SLAM算法则是在机器人移动时，通过对激光雷达和相机等传感器数据的实时处理，实现对地图的实时建立和更新。
三、机器人自主定位与地图构建的研究进展近些年来，国内外学者在机器人自主定位和地图构建方面的研究取得了许多进展。
视觉SLAM在室内动态场景中的应用研究
2021578视觉SLAM（同时定位与建图）作为移动机器人领域的核心技术已经发展了二十多年，在这期间涌现出了大量优秀的视觉SLAM方法。
这些方法按视觉里程计算法不同可分为两个大类：一类是特征点法，一类是直接法[1]。
PTAM[2]、RGBD-SLAM[3]、ORB-SLAM2[4]都是基于特征点的视觉SLAM系统。
PTAM利用Bundle Adjustment（BA）首先实现了实时的SLAM系统，RGBD-SLAM是基于RGBD相机的可实时构建稠密三维点云地图的SLAM系统，文献[4]在单目的基础上增加了对双目和RGBD相机的支持，是单目、双目和RGBD相机三种传感器都可运行的SLAM系统。
由于特征点对于光照变化、运动、旋转都不敏感，所以基于特征点法的SLAM系统比较稳定，鲁棒性较好，但是提取特征点、计算描述子和特征匹配比较耗时。
DTAM[5]、LSD-SLAM[6]都是基于直接法的视觉SLAM系统。
DTAM首次利用直接法实现了实时稠密三维重建并提升了SLAM系统的准确性和鲁棒性，LSD-SLAM利用图像灰度来实现定位和半稠密点云地图构建。
基于直接法的SLAM系统节约了计算特征点和描述子的时间，计算速度较快。
直接法假设同一空间点的像素灰度值在各个图像中是固视觉SLAM在室内动态场景中的应用研究徐少杰1，曹雏清2，王永娟11.南京理工大学机械工程学院，南京2100942.安徽工程大学计算机与信息学院，安徽芜湖241000摘要：视觉SLAM（Simultaneous Localization And Mapping，同时定位与建图）是移动机器人领域的核心技术，传统视觉SLAM还难以适用于高动态场景并且地图中缺少语义信息。
提出一种动态环境语义SLAM方法，用深度学习网络对图像进行目标检测，检测动态目标所在区域，对图像进行特征提取并剔除动态物体所在区域的特征点，利用静态的特征点进行位姿计算，对关键帧进行语义分割，在构建语义地图时滤除动态物体的地图点构建出无动态物体干扰的语义地图。
基于目标检测的移动机器人视觉导航研究与应用
基于目标检测的移动机器人视觉导航研究与应用随着人工智能技术的不断发展，移动机器人在不同领域的使用也越来越广泛。
其中，基于目标检测的移动机器人视觉导航技术在工业、医疗、家庭服务等多个领域都有着广泛的应用前景。
一、基本原理基于目标检测的移动机器人视觉导航技术主要包括以下几个步骤：1. 图像采集：移动机器人通过搭载相机等设备采集环境中的图像信息。
2. 物体检测：采集到的图像数据通过目标检测算法，对环境中的物体进行识别和分类。
3. 地图构建：通过物体检测算法识别出的物体信息，建立环境地图。
4. 路线规划：机器人通过对地图的分析，规划最优路径。
5. 智能控制：移动机器人根据设定的路线进行智能控制，实现对目标的导航和追踪。
二、技术应用基于目标检测的移动机器人视觉导航技术在许多领域都有着广泛的应用，以下是其中几个具体的案例。
1. 工业领域在工业场景中，可以通过部署移动机器人，对产品进行自动化检测和分类。
通过视觉导航技术，可以对机器人进行自主导航和路径规划，减少因操作人员失误而导致的质量问题。
2. 医疗领域在医疗场景中，移动机器人可以协助医护人员进行各种任务，如搬运药品、检测病人体温等。
通过视觉导航技术，机器人可以自主地寻找目标物品或者运送目标物品到指定地点，减轻医护人员的工作负担。
3. 家庭服务领域在家庭服务场景中，移动机器人可以实现自动化的清洁和家庭物品搬运等任务。
通过视觉导航技术，机器人可以自主地识别居住环境中的各种物品，快速准确地定位和导航到目标位置。
三、发展趋势随着研究的不断深入，基于目标检测的移动机器人视觉导航技术也在不断发展。
以下是未来几年该技术可能会朝着的方向。
1. 多模态教学在加强数据标注的基础上，将多种传感器融合到一起，使机器人可以锐利地感知周围环境，快速实现自主导航。
同时将模型迁移式学习进行深度学习。
这种模型不仅可以从标注数据中学习，还可以从通过合成技术生成的数据中进行学习。
2. 自适应机器人导航移动机器人在不同环境中的导航任务有着不同的要求，因此，未来的开发重点将主要是提高机器人在不同环境中的通用性和自适应性。
基于视觉SLAM的移动机器人导航与定位系统设计
基于视觉SLAM的移动机器人导航与定位系统设计移动机器人导航与定位是目前机器人研究领域的热点之一，可以广泛应用于自动驾驶、室内定位、无人机导航等领域。
视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术作为一种基于视觉感知的导航与定位方法，可以通过摄像机获取环境信息，同时实时地进行定位与地图构建，被广泛应用于移动机器人导航与定位系统的设计。
本文将详细介绍基于视觉SLAM的移动机器人导航与定位系统的设计。
首先，我们将介绍视觉SLAM的基本原理和技术，然后探讨移动机器人导航与定位系统的需求和设计要求，最后提出一种基于视觉SLAM的系统设计方案。
视觉SLAM是一种通过摄像机获取环境信息进行定位与地图构建的技术。
它通过对摄像机获取的图像序列进行特征提取和匹配，从而实现对相机位置和地图的估计。
常见的视觉SLAM算法包括ORB-SLAM、LSD-SLAM、DVO-SLAM等。
这些算法通常采用特征点、直接法或者半直接法进行地图构建和相机定位。
视觉SLAM的优点是可以在不依赖额外传感器的情况下，通过摄像机获取环境信息，实现高精度的导航与定位。
移动机器人导航与定位系统的设计需要考虑到环境感知、运动控制和路径规划等方面。
首先，机器人需要能够感知周围的环境，包括障碍物检测、地标识别等。
这样可以避免机器人碰撞到障碍物，同时利用地标信息进行定位。
其次，机器人需要能够进行准确的运动控制，包括速度控制、姿态调整等。
这样可以保证机器人在导航过程中的稳定性和精确性。
最后，机器人需要具备路径规划的能力，根据当前位置和目标位置确定最优路径，避免不必要的行走和转向。
基于视觉SLAM的移动机器人导航与定位系统设计需要解决以下几个关键问题。
首先是特征提取和匹配问题。
系统需要能够通过摄像机获取到清晰的图像，然后提取关键特征点，并将其与地图上的特征点进行匹配，以实现相机位置的估计。
其次是地图构建和更新问题。
移动机器人建图与自主定位算法研究
移动机器人建图与自主定位算法研究移动机器人是一种具备自主移动能力的智能机器人，其在现实世界中可以执行多种任务，例如巡检、搬运、导航等。
为了能够准确地执行这些任务，移动机器人需要具备建图和定位的能力。
建图和定位是移动机器人领域的重要研究方向，本文将分析现有的建图和自主定位算法，并讨论其研究方向与进展。
一、建图算法研究移动机器人的建图主要是通过感知和采集环境信息，并将其转化为机器人可以理解和使用的地图表示。
建图算法可以分为静态建图和动态建图。
静态建图是指在机器人运动之前，对环境进行建模，构建一个静态的地图。
动态建图则是指在机器人运动过程中，对新发现的环境进行实时的建模。
目前，常用的静态建图算法包括激光雷达建图、视觉建图和拓扑图建图。
激光雷达建图使用激光传感器扫描环境，通过测量反射激光束的距离和角度，来生成环境的地图。
激光雷达建图具有高精度和实时性的特点，但对机器人的硬件要求较高。
视觉建图使用摄像机获取环境图像，通过图像处理技术来提取环境特征，并进行地图构建。
视觉建图需要较高的计算性能，并对环境光照和纹理等因素敏感。
拓扑图建图则是将环境表示成一种图形结构，其中节点表示位置或区域，边表示连接关系。
拓扑图建图适用于遥感地图和室内空间等场景，具有较高的表达能力。
动态建图算法主要用于处理未知或动态环境，例如环境中有障碍物的移动或变化。
目前常用的动态建图算法有基于激光雷达的SLAM算法和基于视觉的SLAM算法。
SLAM是同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping）的缩写，指机器人在未知环境中同时进行自主定位和地图构建。
基于激光雷达的SLAM算法可以通过激光雷达获取环境的几何信息，并结合机器人自身的运动信息，实现环境地图的建立和机器人定位的同时进行。
基于视觉的SLAM算法则通过摄像机获取环境图像，并通过视觉特征进行定位和地图构建。
该算法具有低成本和易实现的特点，但对光照和纹理等因素敏感。
移动机器人视觉SLAM研究综述
移动机器人视觉SLAM研究综述一、本文概述随着移动机器人技术的不断发展，视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即同时定位与地图构建）已成为该领域的研究热点。
本文旨在对移动机器人视觉SLAM的研究进行综述，全面梳理相关理论、方法和技术，总结现有研究成果，探讨未来发展趋势。
本文首先介绍了视觉SLAM的基本概念、原理和发展历程，阐述了视觉SLAM在移动机器人领域的重要性和应用价值。
随后，重点分析了视觉SLAM的关键技术，包括特征提取与匹配、相机姿态估计、地图构建与优化等方面，并对各类方法进行了详细的比较和评价。
在综述过程中，本文注重理论与实践相结合，既介绍了视觉SLAM 的理论基础，又通过案例分析展示了视觉SLAM在实际应用中的效果。
本文还探讨了视觉SLAM面临的挑战与问题，如环境适应性、计算复杂度、鲁棒性等，并提出了相应的解决思路和发展方向。
通过本文的综述，读者可以全面了解移动机器人视觉SLAM的研究现状和发展趋势，为相关领域的研究和实践提供有益的参考和借鉴。
二、视觉SLAM技术原理视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是一种利用视觉传感器（如相机）进行环境感知和定位的技术。
其核心原理是通过相机捕捉到的图像序列，进行特征提取、匹配和追踪，从而估计机器人的位姿（位置和姿态）以及构建周围环境的地图。
视觉SLAM技术可以分为特征点法和直接法两大类。
特征点法基于图像中的特征点进行匹配和追踪，通过最小化重投影误差来优化机器人的位姿和地图点。
这种方法对光照和视角变化具有一定的鲁棒性，但可能会受到特征点稀少或纹理不足的影响。
直接法则是利用像素灰度信息，通过最小化光度误差来优化机器人的位姿和地图。
这种方法可以处理特征点稀少或无纹理的场景，但对光照和噪声较为敏感。
视觉SLAM技术通常包括前端和后端两部分。
前端主要负责图像处理和特征提取，以及机器人位姿和地图点的初步估计。
移动机器人视觉里程计综述与研究展望
移动机器人视觉里程计综述与研究展望摘要：移动机器人基于激光和视觉SLAM导航可实现环境的智能感知和非固定路径行走，其中视觉SLAM导航是指机器人利用视觉系统实现自主定位与地图创建，其优势为结构简单、成本低，信息量丰富。
而视觉里程计作为移动机器人视觉SLAM导航的前端，能为机器人自主导航提供廉价、可靠的位姿估计。
本文对移动机器人视觉里程计的概念与发展历程进行了简述，总结了实现视觉里程计的不同方法并分别对比了其优缺点，同时也分析了视觉里程计在移动机器人领域的应用以及未来研究展望。
关键词：视觉里程计、位姿估计、移动机器人、导航1、引言在移动机器人系统中，要进行目标探测和定位，对于自身位姿的估计非常重要。
传统的里程计，如轮式里程计因为轮子打滑空转而容易导致漂移；精确的激光传感器价格昂贵；惯性传感器虽然可以测量传感器瞬时精确的角速度和线速度，但是随着时间的推移，测量值有着明显的漂移，使得计算得到的位姿信息不可靠等。
而视觉里程计（Visual Odometry，VO）由于视觉传感器低廉的成本和长距离较为精准的定位在众多传统里程计中脱颖而出。
世界顶级的视觉传感器（工业相机）产品售价约为人民币3000元，是同等级的激光雷达产品售价的10%～20%。
而较低的制造成本意味着较低的产品价格，对提升企业产品竞争力或终端客户投资回报周期都更加利好。
2、视觉里程计发展简述所谓视觉里程计，就是从一系列图像流中恢复出相机的运动位姿，这一思想最早是由Moravec等人[1]提出的，他们首次提出了单独利用视觉输入的方法估计运动，并给出了一种最早期的角点检测算法，将其应用在行星探测车上，这体现了现阶段视觉里程计的雏形，包括特征点检测及匹配、外点排除、位姿估计三大块，使得视觉里程计从提出问题阶段过渡到了构建算法阶段。
Nister等[2]在CVPR上发表的论文中提出了一种利用单目或立体视觉相机来获取图像的视觉里程计系统，宣告VO技术进入了优化算法阶段。
移动机器人的同步自定位与地图创建研究进展
内容摘要
此外，通过引入无线通信技术，如蓝牙、Wi-Fi和超宽带（UWB），可以进一 步提高定位精度和鲁棒性。
内容摘要
其次，地图创建方面的研究也取得了显著的进展。传统的SLAM算法主要依赖 于激光雷达（LIDAR）或RGB-D相机来创建环境地图。然而，近年来，随着深度学 习技术的发展，研究者们开始尝试利用这些技术来提高地图创建的精度和效率。
一、引言
一、引言
移动机器人的自定位与地图创建是机器人研究领域的热点问题。在未知环境 中，机器人需要依靠传感器和算法来实现自定位和地图创建。近年来，研究者们 在提高定位和地图创建的精度、速度和稳定性方面取得了重要进展。
二、同步自定位与地图创建算法
1、扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter，EKF）
四、结论
四、结论
移动机器人的同步自定位与地图创建研究已经取得了重要进展。然而，仍存 在许多挑战需要进一步研究和解决。未来的研究应传感器融合、高性能计算平台、 与深度学习、多机器人协同以及实时导航与决策等领域的发展，以进一步推动移 动机器人在各个领域的应用。
参考内容
内容摘要
移动机器人在现代社会中扮演着越来越重要的角色，从家庭服务到工业生产， 再到危险环境的探测和应对，其应用领域广泛且具有重要意义。为了使移动机器 人更好地适应各种环境，研究者们致力于开发同时定位与地图创建 （Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）的技术。
移动机器人的同步自定位与 地图创建研究进展
01 一、引言
目录
02
二、同步自定位与地 图创建算法
三、同步自定位与地
03 图创建的挑战与未来 发展
04 四、结论
基于计算机视觉的导航与目标识别技术研究
基于计算机视觉的导航与目标识别技术研究导航与目标识别技术是计算机视觉领域的两个重要研究方向。
本文将围绕这两个主题展开，首先介绍基于计算机视觉的导航技术，然后探讨目标识别技术的研究进展。
一、基于计算机视觉的导航技术基于计算机视觉的导航技术可以帮助机器或机器人实现自主导航，在未知环境中实现定位和移动。
这是一项具有挑战性的任务，需要解决地图构建、定位和路径规划等一系列问题。
1. 地图构建地图构建是基于计算机视觉导航的第一步。
传统的地图构建方法通常需要使用激光雷达等传感器获取周围环境的三维信息，然后通过建立地图模型来实现导航。
然而，这种方法需要使用昂贵的传感器并且对环境要求比较高。
近年来，基于计算机视觉的地图构建方法得到了快速发展。
通过在移动机器人上安装相机，利用视觉传感器获取图像信息，然后通过图像处理算法提取环境特征点，最终实现地图构建。
这种方法相对于传统方法更加经济高效，但在环境复杂、纹理贫乏等情况下仍存在一定的挑战。
2. 定位定位是基于计算机视觉导航的关键问题之一。
在未知环境中，机器或机器人需要精确定位自身位置，以便进行后续的移动和导航任务。
传统的定位方法主要依赖于全球定位系统（GPS）等外部设备，但在室内或遮挡物较多的环境中，GPS的信号往往不稳定，无法准确定位。
基于计算机视觉的定位方法通过分析感知到的环境特征，比如地面纹理、物体边缘等，利用图像匹配算法来进行定位。
这种方法具有较高的鲁棒性，可以在室内和室外环境中实现精确定位。
3. 路径规划路径规划是基于计算机视觉导航的最后一步。
在机器或机器人获取了地图和定位信息后，需要根据目标位置计算最优路径，以达到导航的目的。
传统的路径规划方法通常使用图论或搜索算法解决，但考虑到环境障碍、动态场景等因素时存在一定的局限性。
基于计算机视觉的路径规划方法可以综合考虑环境特征和动态信息，通过图像分析和机器学习算法进行路径规划。
这种方法可以更好地适应复杂环境中的实时变化，提供更加安全和高效的路径。
自主移动机器人的定位与导航技术研究
自主移动机器人的定位与导航技术研究随着现代科技的飞速发展，自主移动机器人的应用范围越来越广泛。
自主移动机器人，是指具备自主决策和行动能力的机器人系统，其能够不依赖人类操控，在不断变化的复杂环境中自主地完成任务。
而机器人的定位和导航技术，是保证机器人正常运转和实现自主决策与行动的重要技术之一，本文将探讨自主移动机器人定位与导航技术的研究进展以及未来的发展方向。
一、定位技术自主移动机器人的定位技术，主要是借助外界传感器获取环境信息的手段，将机器人在环境中的状态参数以数值或数据的形式表示出来，从而确定机器人在环境中的位置、姿态、速度等。
目前，常用的机器人定位技术主要有GPS定位、惯性导航、视觉定位、激光雷达、超声波等技术。
1. GPS定位技术GPS定位技术是指通过卫星定位与传输技术，测量机器人接收器的位置信息，从而可以实现机器人在三维空间中的定位。
GPS定位技术在户外环境中，具有定位精度高，覆盖范围广等优点，但在室内环境中，仅能获得数米级的精度，无法满足机器人定位的需求。
2. 惯性导航技术惯性导航技术是指通过惯性测量装置（加速度计、陀螺仪等）测量机器人的加速度和角速度，从而推算机器人的位置和姿态信息。
惯性导航技术具有不受环境干扰和定位精度高等优点，但由于测量误差累积和漂移现象的存在，导致其定位精度随时间的增加而逐渐下降。
3. 视觉定位技术视觉定位技术是指通过机器视觉技术获取机器人周围环境的图像信息，利用图像处理和计算机视觉算法，推算机器人的位置和姿态信息。
视觉定位技术通常采用标记点和SLAM技术（同时定位与地图构建技术）来实现机器人的定位。
视觉定位技术优点是非接触式，环境影响小，但也存在一些问题，如：光照变化、遮挡物等会影响视觉定位精度。
4. 激光雷达技术激光雷达技术是一种基于激光扫描技术实现机器人环境感知的技术，通过多角度、高频率地扫描环境，获得环境三维信息，从而实现机器人的定位。
激光雷达技术精度高，可实现亚毫米级别的定位精度，但价格昂贵，且无法测量透过中空物体后的目标。
机器人视觉定位与地图创建技术研究
机器人视觉定位与地图创建技术研究随着人工智能和机器人技术的不断发展，机器人视觉定位与地图创建技术越来越受到人们的关注。
这一技术不仅可以有效提高机器人的定位精度和地图更新速度，还可以为机器人在复杂环境下进行自主导航和任务执行提供重要支持。
在本文中，我们将深入探讨机器人视觉定位与地图创建技术的相关知识和发展动态。
一、机器人视觉定位技术机器人视觉定位技术是指利用摄像头等感知设备获取环境信息，并通过图像处理、特征提取和匹配等方法确定机器人在环境中的位置和朝向的技术。
该技术主要包括基于特征的视觉定位和基于深度学习的视觉定位两种方式。
基于特征的视觉定位技术常用的方法有SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）和ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）等。
这些方法主要通过提取图像中的特征点并计算特征向量，在不同环境下获取相应的特征点匹配结果，从而进行机器人的精确定位。
而基于深度学习的视觉定位技术则主要依赖于神经网络模型，通过模型学习输入图像和相应位置之间的映射关系，从而实现机器人精确定位。
近年来，基于深度学习的视觉定位技术在精度和鲁棒性方面得到了显著提升，已经成为当前研究的热点之一。
二、机器人地图创建技术机器人地图创建技术是指机器人在环境中运动时，通过感知设备获取环境信息，并对环境进行建模和地图构建的技术。
该技术主要包括基于激光雷达的地图创建技术、基于视觉的地图创建技术和基于超声波的地图创建技术等。
其中，基于激光雷达的地图创建技术是目前最为成熟和应用广泛的技术，主要通过激光雷达扫描获取环境中的地形和障碍物信息，并通过建模和算法处理生成机器人的运动地图。
而基于视觉的地图创建技术则是近年来的研究热点之一，主要通过视觉感知设备获取环境中的图片或视频，并通过算法处理生成地图。
该技术相比激光雷达技术具有成本低、移动性好等优点，但相对于激光雷达技术的精确度还有待提高。
三、机器人视觉定位与地图创建技术的融合应用机器人视觉定位与地图创建技术的融合应用已经成为当前研究的热点之一，主要是将机器人视觉定位和地图创建技术相互结合，提高机器人定位和导航的精度和鲁棒性，为机器人在复杂环境下进行自主导航和任务执行提供支持。
机器人视觉定位与建图技术研究
机器人视觉定位与建图技术研究近年来，随着机器人技术的快速发展和普及，机器人越来越多地进入人们的生活和工作中，而机器人视觉定位与建图技术就是其中非常关键的一环。
机器人视觉定位是指机器人可以通过自身的视觉系统获取周围环境的信息，进而确定自身在该环境中的位置和方向。
而机器人建图技术则是指机器人可以通过不断的移动和探索，将周围环境的信息进行采集和处理，从而生成一个精确的环境地图。
机器人视觉定位与建图技术的研究需要考虑很多因素，例如机器人的定位精度、对环境信息的获取能力、处理能力、环境的复杂程度、传感器的可靠性等等。
目前在机器人视觉定位与建图技术领域，主要有以下几种方法和技术：1.激光短程测距技术激光短程测距技术是使用激光传感器对周围环境进行测距，以确定机器人的位置和周围环境的形状和位置。
这种技术具有精度高、信息量大、测量速度快等优点，但是需要大量的数据采集和处理，同时也受到周围环境光照的影响。
2.视觉SLAM技术视觉SLAM（同时定位与建图）技术是一种基于摄像头或者其他视觉传感器进行定位和建图的方法。
它通过从摄像头中获取的图像来进行机器人的定位和环境地图的建立。
该技术具有易于维护、成本低、处理速度快等优点，但是在复杂环境下其精度和稳定性也存在一定的局限性。
3.惯性导航技术惯性导航技术是一种基于机器人内部的加速度计、陀螺仪等传感器进行定位和建图的方法。
该技术具有实时性好、精度高等优点，但是受到机器人自身运动时的干扰，精度容易受到影响。
无论采用哪种技术，机器人视觉定位与建图技术的研究都需要综合考虑多种因素，并且需要针对不同的应用场景进行优化和改进。
这也是机器人视觉定位与建图技术研究面临的一个重要挑战。
目前，机器人视觉定位与建图技术主要应用于智能家居、医疗、特殊环境探测等领域。
例如在智能家居场景下，机器人可以根据家庭环境地图和家庭成员的需求，自动完成各种家庭服务和任务，为人们的生活增添了便利和舒适。
总之，机器人视觉定位与建图技术是机器人技术发展中非常重要的一环。
视觉SLAM算法在智能手机中的应用研究
视觉SLAM算法在智能手机中的应用研究视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是一种通过计算机视觉技术实现的同时定位和地图绘制方法，被广泛应用于机器人导航、增强现实等领域。
随着智能手机的普及，人们开始探索将视觉SLAM算法应用于智能手机中，以实现更加智能和高效的定位、导航、地图绘制等功能。
本文将重点探讨视觉SLAM算法在智能手机中的应用研究。
一、智能手机的SLAM算法研究背景随着移动互联网的普及，智能手机成为人们最常用的移动终端设备之一。
在智能手机的定位、导航等方面，传统的GPS、北斗等卫星定位系统已经无法满足人们的需求。
因此，人们开始探索将计算机视觉技术应用于智能手机定位、导航等领域。
视觉SLAM算法的出现，为智能手机导航、增强现实等领域的应用提供了有力的支持。
二、智能手机的SLAM算法研究进展目前，国内外学者已经在智能手机上实现了不同类型的视觉SLAM算法。
其中，基于单目相机的视觉SLAM算法是应用最广泛的一种。
这种算法通过分析单目相机在移动时所拍摄的图像序列，识别出图像中的特征点，并通过特征点之间的匹配来建立起相机的运动轨迹和环境的三维结构模型。
此外，基于RGB-D相机和双目相机的视觉SLAM算法也开始在智能手机中得到应用。
三、智能手机的SLAM算法应用展望视觉SLAM算法在智能手机中的应用前景非常广阔。
通过将该算法与其他传感器技术相结合，可以实现高精度地图制作、智能导航、虚拟增强现实等功能。
例如，在室内导航领域，可以实现无需GPS信号的高精度导航；在工业场景中，可以通过建立虚拟的三维模型，实现机器人自主导航等功能。
四、智能手机的SLAM算法应用挑战应用视觉SLAM算法在智能手机中也存在一些挑战。
首先是算法计算速度的问题，虽然现代智能手机的处理能力已经足够强大，但是在进行大规模建图时依然存在性能瓶颈。
其次是移动设备环境下的传感器标定问题，由于手机上的传感器存在较大的误差，需要对其进行精确标定才能保证算法的准确性。
机器人同步定位与建图中数据关联问题研究共3篇
机器人同步定位与建图中数据关联问题研究共3篇机器人同步定位与建图中数据关联问题研究1机器人同步定位与建图（simultaneous localization and mapping，SLAM）是指机器人在运动过程中实时构建环境地图，并同时确定自身在地图中的位置和姿态。
在实际应用中，机器人往往需要不断地进行定位和建图，以满足自身的需求。
但是，机器人在定位和建图过程中，往往需要面临一些数据关联问题。
在机器人SLAM中，数据关联问题是指如何将环境的感知数据（如激光雷达、相机等）与机器人的运动轨迹（如里程计）相对应，进而确定机器人在地图中的位置和姿态。
数据关联问题是机器人SLAM中的一个核心问题，其解决方案直接影响机器人建立地图的精度和实时性。
数据关联问题主要涉及噪声、运动模型和地图质量等方面。
在传感器测量过程中，受到噪声的干扰，对机器人SLAM的精度和实时性造成很大的影响。
因此，如何有效地抑制或去除数据中的噪声，是数据关联问题的重要研究方向之一。
另外，在机器人移动和旋转过程中，机器人所经过的路径和姿态也会受到各种因素的影响，如机器人本身的内部结构和外部物理环境等。
因此，如何合理地部署机器人的运动模型，以提高机器人SLAM的准确度和鲁棒性，也是关键问题之一。
此外，地图的质量也直接影响机器人的定位和建图效果。
在数据关联过程中，地图的质量是关键因素之一，因为地图的质量越高，机器人在实际运动过程中对环境的感知和感知数据的关联就越准确。
因此，如何提高地图的质量，也是机器人SLAM中一个重要的研究方向。
综上所述，机器人SLAM中的数据关联问题涉及多个方面，如噪声抑制、运动模型和地图质量等，需要系统地进行研究和探索。
在研究过程中，需要综合考虑各种因素的影响，制定合理的策略和方法，以提高机器人SLAM的精度和实时性。
机器人同步定位与建图中数据关联问题研究2机器人同步定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping，简称SLAM）是机器人领域中一项非常重要的研究方向。
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第27卷第4期2010年4月控制理论与应用Control Theory&ApplicationsV ol.27No.4Apr.2010基于视觉的移动机器人同时定位与建图研究进展文章编号:1000−8152(2010)04−0488−07孙凤池1,黄亚楼1,康叶伟2(1.南开大学软件学院,天津300071;2.南开大学信息技术科学学院,天津300071)摘要:同时定位与建图(SLAM)是实现移动机器人真正自治的必要前提,视觉传感器由于能够提供丰富的环境信息而在SLAM研究中受到重视,本文从视觉传感器配置方式、视觉特征提取方法、视觉SLAM实现机制、地图表示类型以及环境对视觉SLAM的影响五个方面综述基于视觉传感器的同时定位与建图研究的发展现状,对已有的典型视觉SLAM方法进行分析和比较,并展望了未来的发展趋势.关键词:移动机器人;同时定位与建图;视觉传感器;特征提取中图分类号:TP242文献标识码:AReview on the achievements in simultaneous localization and mappingfor mobile robot based on vision sensorSUN Feng-chi1,HUANG Ya-lou1,KANG Ye-wei2(1.College of Software,Nankai University,Tianjin300071,China;2.College of Information Technical Science,Nankai University,Tianjin300071,China)Abstract:Simultaneous localization and mapping(SLAM)are necessary prerequisites to make mobile robot truly autonomous.The vision sensor attracts more and more attention in the SLAM research for its rich information of the environment.This paper summarizes the state of the art in the vision-based SLAM from the aspects such as the deployment of vision sensors,the extraction of visual features,the implementation mechanism of visual SLAM,the representation of the map and the effect of environ-ment on visual SLAM.Some classical visual SLAM methods are compared and analyzed.The research prospects are described.Key words:mobile robot;simultaneous localization and mapping;vision sensor;feature extraction1引言(Introduction)智能移动机器人可以代替人到某些特殊场合进行工作,在军事、航天工业、服务业等许多领域具有广泛的应用前景.自主导航是智能移动机器人的一项首要功能.真正的自主导航要求机器人能够在一个完全未知的环境中探索,建立环境地图,进行精准定位,以及执行相应的规划任务.长期以来,建图研究与定位研究独立进行,研究定位时需要先验地图指导,研究建图时则假定机器人位姿已知.1987年Smith提出了一种同时解决二者的概率方法[1],揭开了同时定位与建图(simultaneous local-ization and mapping,SLAM)研究的序幕,SLAM研究最近一二十年取得了长足的进展.一方面归功于好的SLAM算法,另一方归功于好的传感器,特别是激光传感器.激光传感器能精确地测量机器人相对于被观测对象的相对距离和角度,并且测量数据的噪声比较直观.但是,激光传感器由于体积大、能耗高,不适合小型机器人使用.此外,激光传感器的感知分辩能力低,很难区分不同路标以及将新观测的特征与已观测到的特征关联起来,并且在高度混乱或者拥挤的环境很难提取角和直线特征.同时,激光传感器还具有感知漂移问题.超声传感器也被应用于一些SLAM方法中,其价格虽然便宜[2],但是检测频率低、观测范围短、对反射以及声波入射角偏差敏感,会导致重复检测以及镜面反射问题,不适合高精度建图场合.随着微电子技术的进步,视觉传感器性价比迅速提升,在SLAM领域得到了广泛应用.视觉传感器能够获取的信息丰富,容易提取环境中的多种特征信息,如角点、直线边[3]、SIFT[4]特征等,而且适合三维空间应用.文[5,6]针对一般SLAM问题的研究现状进行了综述,本文则综述基于视觉传感器进行同时定位收稿日期:2008−07−26;收修改稿日期:2009−08−05.基金项目:国家自然科学基金资助项目(60605021,60805031);国家高技术研究发展计划资助项目(2006AA04Z223);教育部高等学校博士点基金新教师资助项目(200800551015).第4期孙凤池等:基于视觉的移动机器人同时定位与建图研究进展489与建图的研究进展,按照视觉SLAM所涉及的基础理论和关键技术,从视觉传感器配置方式、视觉特征提取方法、SLAM实现机制、地图表示类型以及环境对视觉SLAM的影响等方面系统总结了视觉SLAM的研究现状,对已有的典型视觉SLAM方法进行了分析和比较,并展望了视觉SLAM的未来发展趋势.2视觉传感器的配置方式(Deployment of vi-sion sensors)用于SLAM研究的视觉传感器有多种配置方式,包括:单目视觉、双目立体视觉、多目立体视以及全景视觉等,此外,视觉传感器与激光、超声等传感器组合使用也受到重视.2.1单目视觉(Monocular vision)与多目视觉或者立体视觉相比,单目视觉[7∼9]在方向测量中不确定性较大,而且深度恢复比较困难,但是它具有计算负荷低、灵活、价格低等特点,因此有很多SLAM研究基于单目视觉开展.基于单目视觉的SLAM在一次观测中只能获得方向信息,无法提取距离信息,是一种仅有方向信息(bearing-only)的方法,因此存在特征初始化问题.特征初始化是体现不同Bearing-only SLAM方法的一个重要方面.目前有两类初始化方法,一类是延迟初始化,一类是非延迟初始化.最简单的延迟初始化将传感器观测延迟N次,然后处理N次观测信息,在获得完全的特征观测信息后再进行初始化[10∼12].基于粒子滤波器的方法也是一种常用的方法[13,14],开始时将特征初始化为一条3D直线,在直线上一定范围内均匀分布一些粒子表示深度假设或者深度信息概率密度函数.在随后的步骤中,每一种特征深度假设以不确定性椭圆形式投影到图像上,以此来检验并估计该深度信息正确的可能性,之后粒子基于贝叶斯计算权值规则(bayesian reweighting)重新分布,当深度分布能够很好地被高斯分布表示时,该直线变为具有适当高斯不确定性的特征点.这种方法计算负荷大,粒子的初始分布需要覆盖整个路标的深度范围,如果检测的路标多了,则比较困难.非延迟初始化方法有基于GSF滤波器、近似GSF和变形GSF等几种.GSF滤波器采用的每一种深度假设都对应一个地图,最终地图的概率密度函数是各个高斯地图的加权和,这种方法计算代价比较高.基于近似GSF的方法,将不同的深度假设对应不同的路标,所有的假设与同一个地图相关,计算复杂度大大降低,但是这种假设会导致地图不一致.由于单目视觉提取深度信息的困难,室内环境的视觉SLAM中,一些先验知识被应用进来简化算法的实现.文[15]通过将视觉指向室内环境的天花板,提取天花板上的视觉特征,由于地面平滑,视觉距离天花板的距离已知,从而简化了特征的初始化过程.2.2双目立体视觉(Binocular stereo vision)双目视觉在SLAM中的应用更为广泛,在这种配置下,可以通过外极线几何约束匹配左右摄像机的特征,从而能够在既定帧速率的前提下提供场景的深度信息,提取完整的特征信息(机器人和特征之间的距离和方向角),方便特征初始化.但是,立体视觉由于基线固定,虽然能够避免单目视觉微小运动造成位姿估计误差大的问题,但是难以重建远距离的物体.除了常规的立体视觉外,文[16]采用主动双目立体视觉进行SLAM研究,实际上是一种主动SLAM方法.但是,不同于一般的主动SLAM(需要有选择地改变机器人的路径来提高地图估计精度),该文假定机器人的运动轨迹已知或者由一些目标驱动的过程提供,从而通过控制主动立体摄像头运动,在当前可见的特征中选择那些最能有效利用当前资源的特征.文[10]虽然是双目立体视觉,但是滤波器更新时只使用来自一个视觉的方向信息,来自立体视觉的初始距离信息只是用来为估计的新特征位置提供初始假设.2.3多目立体视觉(Stereo vision with multi-camera)三目视觉比双目视觉更能提高准确性和鲁棒性,在视觉SLAM中也被应用[3,17],这种方式在实现方面与双目立体视觉没有本质区别,只是多了一次匹配,只有被三个摄像机同时检测到的特征点才有可能成为路标.多目视觉被用于获取更大的视野,文[18]采用了环绕一个平面四周分布8个摄像头的配置,并将SLAM问题转换为一个似然估计问题,地图和轨迹更新用固定滞后平滑算法,与小视野的视觉相比,采用大视野视觉的SLAM方法的优势是适合大规模环境,并且能够提高环境重建质量.2.4全景视觉(Panoramic vision)全景视觉能提供更大的视野、远距离跟踪特征,因此能够适应具有远距离特征的场合,这是立体视觉做不到的.远距离SLAM容易产生不一致的位置估计,因此具有与位置估计独立的闭循环(loop clos-ing)检测机制很重要,全景视觉很适合这一应用,因为它容易用图像索引技术解决这一问题.基于全景视觉的SLAM中,文[19]是第一个有效探索全景视觉SLAM的方法,通过全局图像与特征数据库建立490控制理论与应用第27卷索引可以不依赖机器人和路标的位置估计而有效检测闭循环.文[20]提出一种基于全景视觉的移动机器人同步定位与地图创建方法,该方法提取颜色区域作为视觉路标,在分析全景视觉成像原理和视觉不确定性的基础上建立起系统的观测模型,定位出路标位置,进而通过卡尔曼滤波同步更新机器人位置和地图信息,该方法在建立环境地图的同时可以有效地修正由里程计造成的累积定位误差.2.5视觉与其它传感器的组合应用(The applica-tion of vision sensor in combination with othersensors)对于一些复杂环境或者为了提高传感器的鲁棒性,需要多传感器融合使用.在SLAM中视觉传感器经常与激光传感器[21,22]、超声传感器组合使用.文[21]用激光传感器建立3D点云地图,用视觉传感器检测闭循环.文[23]用激光传感器和单目视觉分别提取水平环境特征和垂直物体边缘特征,从而基于扩展卡尔曼滤波器架构完成平面环境下的室内SLAM.文[24]中声纳返回的信息则被用来初始化SLAM地图.3视觉特征提取方式(Methods of extraction of visual feature)机器人在未知环境运动,同一个路标可能被多次观测,因此路标的可靠性尤为重要,可靠的路标能够简化SLAM算法中的数据关联问题,不可靠的路标则会导致数据关联的错误,最终可能导致建图不一致或者滤波器发散.如何应用视觉传感器获得对光照及观测视角变化、几何及仿射变换不敏感、处理代价小的特征作为路标,是成功进行视觉SLAM的前提.此外,好的视觉特征应该具备具有精确的图像位置、便于精确建图、在连续的图像中容易跟踪的特点.点特征在图像上突出,具有好的不变性,容易提取和跟踪,计算代价小,从而成为视觉路标的首选[19].Harris[25],SIFT[4],KLT[26]是视觉SLAM中最为常用的点特征检测算法.Harris角检测子(detector)[25]是视觉SLAM方法中常用的点特征检测方法,它基于Moravec[27]的思想,即感兴趣的点对应于图像窗口四个方向上(水平、垂直和两个对角线方向)最大的梯度强度. Harris和Stephens应用图像微分扩展了Moravec检测子[27],用Gaussian平滑算子确定图像位置,检测算子具有旋转不变性.但是,Harris角点对图像伸缩变化敏感.尺度自适应的改进Harris算法在文[28]被提出来,然而,如果不能获得尺度变化信息,则特征匹配相当耗时,因为尺度变为一个附加的搜索维度.目前所有基于Harris检测子提取视觉特征的SLAM算法,基本都是非尺度变化的Harris算法.Harris特征的匹配一般采用NSSD(normalized sum of squares differ-ence)[16]和SSD(sum of squares difference)[18]相关性方法.在具有尺度伸缩变化的场合,SIFT(scale invariant feature transformation)[4]成为首选的特征提取手段. SIFT首先检测由高斯差分DoG(difference of Gaus-sians)构建的尺度空间上的局部极值点,并将其作为候选特征点,经过筛选,排除不太稳定的以及低对比度的候选特征点,从而确定关键点,接下来为关键点分配方向,并通过采样关键点周围图像块图像梯度的幅值和方向来建立SIFT特征描述子.SIFT特征具有对图像平移、缩放和旋转不变性以及部分地对照明变化和局部图像变形不变性的特点,在许多局部特征描述中性能最突出,因而在基于视觉的SLAM研究中得到了广泛应用.SIFT采用不同尺度空间上的DoG塔形结构上的极值点作为特征位置.DoG产生类似斑点(Blob)的图像结构,方便物体识别,但对于定位和重构精度不高.因此一些改进的方法被提出来.文[11]采用Harris-Laplace算法决定尺度空间上塔形结构的极值点,这样使得特征在空间上更加精确,便于结构重建和定位应用,而且用Harris-Laplace平均产生的特征点数为DoG方法的1/4,有利于快速计算.文[12]同样采用Harris-Laplace决定尺度空间上塔形结构的极值点,除此之外,文中的SIFT方法保留梯度直方图的原样(原始SIFT在平滑的梯度直方图的极值点上分配归一化的方向),从而避免了具有较大旋转差异的角点特征描述子相似的问题.文[29]基于不同尺度的匹配比率分析了从特定的尺度空间提取SIFT特征,不仅提高了SIFT特征的提取速度,也大大减少了错误匹配.一般SIFT特征是一个128维的向量,其计算代价相对较高,在SLAM应用中Kd树常被用来组织SIFT特征,加速特征的匹配与检索.文[17]为了减小计算代价,在不影响建图质量的情况下,只采用16维的SIFT检测子.KLT[26]算法是在一个包含了特征纹理的窗口内根据图像间的灰度差的平方和来实现特征跟踪的算法.KLT假定t+τ时刻获得的图像可以由t时刻的图像中每一个象素都移动一定量而获得,算法的目的就是计算这个移动量.容易发现,KLT算法不适合大基线运动的图像特征匹配.在文[14,15,30]的SLAM方法中均用KLT算法检测路标特征.此外,不同检测子和描述子对的配合被应用于检第4期孙凤池等:基于视觉的移动机器人同时定位与建图研究进展491测特征.文[21]使用Harris affine检测子与SIFT描述子配合检测到的图像特征,完成SLAM中的闭循环检测.由于视觉特征的丰富性,除了点特征之外,颜色特征也被应用到SLAM算法中.文[13]用归一化的颜色信息作为特征,并采用归一化的强度分布,从而对图像运动具有不变性,但易受尺度、观测角、遮挡的影响.在结构化环境,直线特征比较常见,基于直线构建的地图能够提供环境结构的相关信息,而且直线匹配比较可靠,一些视觉SLAM方法利用了这一特征.文[23]在室内环境的SLAM中采用直线边作为特征,文[3]用Canny算法检测到的线段作为特征.4SLAM实现机制(Implementing mechanism of SLAM)SLAM通常被作为一个后验概率估计问题来解决,扩展卡尔曼滤波器和粒子滤波器是常被采用的两种实现方式.此外,由于视觉领域的从运动恢复结构(structure from motion,SFM)与机器人领域的SLAM具有相似之处,随着SFM技术在速度,准确性,效率方面取得了巨大进步,SFM在基于视觉的SLAM算法中得到了应用.4.1扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalmanfilter)扩展卡尔曼滤波器是卡尔曼滤波器在非线性系统的推广,基于卡尔曼滤波的SLAM算法有严格的限制条件:首先,系统模型必须是线性的;其次,运动模型和观测模型概率分布符合单峰正态分布;此外,地图必须是由可以区分的路标表示.基于卡尔曼滤波器的方法具有简单、收敛性能够严格证明的优点,但是系统模型的线性假设在很多情况下不成立.而基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)的SLAM算法虽然能够应用于非线性的运动和观测模型,但是单峰正态分布的假设仍然是必要前提.应用视觉的SLAM方法中,基于EKF的有很多[10,11,14∼17],但由于视觉特征一般比较多,而基于EKF的SLAM算法的复杂度是特征数量的平方级,所以很难适应大规模环境.因此目前这类SLAM算法的应用环境规模都比较小.4.2粒子滤波器(Particlefilter)粒子滤波器是一种序列蒙特卡洛滤波方法,使用一些采样(粒子)集合逼近SLAM的后验概率.在机器人应用领域,粒子滤波器能够表示任何可用马尔可夫链表示的概率机器人模型,而且具有容易实现的优点.但是,高维空间的概率分布需要大量的粒子(随分布的维数指数级增长),RBPF(Rao-blackwellised particlefilter)[31]滤波器被用来解决这个问题.它将状态空间分离为独立的部分,并边缘化该部分的一个或者多个组成成分,从而提供了一种简化概率估计的机制.RBPF对具有大量路标的地图可伸缩性强,能够更有效地解决SLAM中的数据关联错误问题.FastSLAM[32]是RBPF滤波器最为成功的实例,也是应用最为广泛的SLAM方法.应用视觉传感器建图,由于检测到的特征多,这种对于每个特征都要和地图中的所有特征比较的方法,数据关联比较困难,这种情况下允许多样假设数据关联的FastSLAM会造成粒子滤波器的鲁棒性下降,文[33]实现了基于视觉的FastSLAM以及快速的数据关联,为了提高了对大量SIFT特征的存储和访问的效率,作者利用Kd树来管理SIFT特征,以对数时间复杂度实现了特征之间的最近邻匹配,使得一帧信息的数百个特征可以与数据库中数千个特征快速关联.4.3SFM技术的应用(The application of SFM)从运动中恢复结构(SFM)是一个同时恢复摄像机运动轨迹和场景结构(场景特征在空间的描述)的过程,在视觉领域也是一个“鸡生蛋,蛋生鸡”问题,即如果已知获取图像时摄像机的位置,那么场景重构就是一个三角测量的问题;反过来,如果已知场景结构,那么应用三角测量技术就能够定位摄像机的位置.通常,在SFM问题中,场景结构和摄像机位置先验知识都未知.SFM技术可以分为两类:一类是迭代的或者基于卡尔曼滤波器的;另一类是同时处理多幅图像,利用图像间内在的多视角几何约束同时估计3D结构和摄像机位置,与迭代方法相比,本类方法不需要明确的摄像机运动模型,只需要几幅不同角度的场景图像,不需要视频流.SFM与SLAM目标一致,但是二者并不相同,首先SFM通常离线运行,批量处理顺序获取的所有图像,而SLAM要求迭代计算方法以适合在线实时运行,其次,SFM不需要在SLAM中经常使用的里程计的反馈信息.文[30]采用基于EKF方法的SFM技术估计摄像机运动.SFM用于SLAM的主要问题之一是精度依赖基线距离,文[34]将基线自适应选择的SFM技术应用于SLAM过程,提高了算法的估计精度.5地图类型(The types of map)SLAM问题中,地图如何表示是一个重要问题,在机器人研究中,环境地图的表示目前主要有三种方法,分别是尺度地图(metric map)、拓扑地图(topologic map)、以及尺度地图和拓扑地图的混合地图.栅格地图和特征地图是最常用的尺度地图.栅格地图将环境分割为若干小的固定大小的区域,并用确定值或概率值表示障碍物对栅格的覆盖情况.492控制理论与应用第27卷栅格地图能够满足高层导航任务的需要,比如路径规划、避碰等.但是,对于大规模环境,这种方式计算和存储代价高.特征地图用参数特征的全局位置表示环境,参数特征可以是点或者是直线等.环境由少数参数描述的特征构成,因此环境表示非常有效.但是,由于环境的稀疏表示,一般基于特征的地图不利于路径规划[19].此外,这种方式的地图仅适合能被基本几何特征模型表示的环境.拓扑地图由表示环境特定位置的点和不同位置之间的边(路径)表示,通常用图结构描述.这种方式只维护不同特征位置的连接关系,并不维护它们之间的尺度信息.拓扑地图对环境规模适应性强、表示紧凑、占用空间小,适合快速的导航和建图算法,主要不足是位置之间可靠的导航,以及位置识别.混合地图具有拓扑地图和尺度地图的优点,本质上是拓扑架构,只不过是位置定义或者路径定义包含尺度信息,这意味着位置点不再限制在离散的区域,同时它能够像尺度地图一样描述任意大小和形状的区域.目前,绝大部视觉SLAM方法建立由点特征构成的环境地图[3,19,34],少数方法生成其它类型的地图.文[35]通过图像外观特征可以识别的3D自然路标学习地图,栅格地图作为这一算法的附属物获得,文[36]的SLAM方法中生成GVG(generalized voronoi graph)形式的拓扑地图.6环境对视觉SLAM的影响(The effect of environment on visual SLAM)随着SLAM研究的深入,应用环境逐步从小规模、结构化、静态环境向大规模、非结构化、动态环境发展,这些更为复杂的外部环境对SLAM研究的算法和关键技术有了更高的要求.6.1大规模环境下的视觉SLAM(Visual SLAM inlarge scale environment)计算量大是大规模环境SLAM面临的主要难题,利用分层或分块处理的方法是目前常用的解决方案.文[37]利用普通广角立体摄像机得到的环境信息,把全局地图划分成由SIFT特征确认的子地图,在子地图水平,使用贝叶斯方法进行低层次的机器人定位和路标建图;在子地图层次之上增加了一个高层SLAM,基于子地图的SIFT标记实现关联,这种分层机制在大规模环境SLAM实验中获得了良好的实时效果.对于大规模环境,单机器人由于受到自身处理能力以及电源的限制很难高效建立环境地图,这种情况下多机器人共同协调探索环境是一种显而易见的方式,因为多个机器人通过共享信息可以使得定位更加高效,此外,多机器人可以获得环境的冗余信息,比单个机器人的容错能力更强.文[38]中每个机器人配置一个单目视觉,多个机器人共同完成SLAM任务.初始时假设机器人相对位姿未知,路标未知,每个机器人从一个未知位置开始SLAM,当两个机器人发生重叠时,它们之间的联合地图建立.从而使得两个机器人可以在联合地图中定位自身.只要每个机器人至少和其它机器人重叠一次,就可以建立整个团队的联合地图.文[39]本质上是一种基于立体视觉的SLAM方法,只是两个摄像机分别位于两个机器人上,从而使得摄像机运动灵活,建图更快.文[39]介绍了一种变种的多机器人SLAM方法,与常规多机器人SLAM不同,该方法中一些机器人被用来作为路标.用来自多个机器人的里程计数据和观测数据建立未知环境的地图.其中用作路标的机器人一旦位置确定则静止不动,其它机器人自由运动,实验表明静止机器人的数量增加,可以提高SLAM的精度,而自由机器人对精度贡献不大. 6.2非结构化环境下的视觉SLAM(Visual SLAMin unstructured environment)针对难以从中提取路标的非结构化大规模环境,文[40]提出了基于路标动态配置的主动SLAM方法,实时计算配置动态路标对定位与建图的影响,并将其引入到优化目标中,使机器人根据最优化目标函数计算出符合探索需要的控制输入,进而通过主动的运动方式动态在线配置路标,并利用配置的路标完成定位与建图.非结构环境的不规则性会大大提高对环境采样的需求量,并导致SLAM计算量的剧增.文[41]针对未知非结构化环境,基于摄像机和激光传感器,提出了一个具有较小计算代价的SLAM方案.通过一个智能的算法让机器人从收集到的传感器数据中选择具有最大信息量的观测用于估计过程,从而能够应对从真实的非结构化环境中采样得到的大量数据.6.3动态环境下的视觉SLAM(Visual SLAM indynamic environment)目前的SLAM方法大多假定机器人处在一个静态环境中,需要环境的部分先验信息,并依靠数据关联建立路标地图,如果在SLAM过程中环境发生动态变化,则容易引起数据关联错误,从而导致SLAM发散.针对这类问题的研究成果目前较少见,但是可以预知的是,传感信息的合理、充分应用是解决这个问题的可能途径.文[42]引入遗传算法的概念,扩展了适用于静态环境SLAM中的RBPF粒。