Sep, 2023

基于标识标记的移动机器人定位的视觉 SLAM 比较研究

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TL;DR本研究通过使用具有黑白方格图案的方形人工地标的视觉 SLAM，对三种移动机器人定位模式进行了比较研究：SLAM、带先验地图的 SLAM 和带先验地图的定位。通过使用手持相机拍摄的室内图像序列来评估它们的性能，并通过扰乱先验地图的质量来研究每种模式对扰乱的容忍程度。硬件实验表明这三种模式在轨迹误差方面表现一致，其中定位模式的运行时间最短。然而，在地图扰动下，带先验地图的 SLAM 保持了性能，而定位模式在两个方面都有所降低。
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发现论文，激发创造
  • 无形地图：基于标志物的视觉惯性 SLAM 技术用于智能手机室内导航

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    Oct, 2023

  • 平面标志物的映射和定位

    本文提出了一种利用方形平面标记同时解决定位和建图问题的新方法，通过创建相对标记姿态的箭头以及在所有观察帧中最小化平面标记再投影误差的方式进行全局定位优化，实验表明该方法优于运动结构和视觉 SLAM 技术。

    Jun, 2016

  • 基于几何特征的紧耦合激光雷达 - 视觉 SLAM 移动代理方案

    本研究针对移动机器人在动态和复杂环境下自主导航和任务执行的困难，提出了一种基于 LiDAR 和单目视觉 SLAM 的紧耦合几何特征融合框架方法，是当前多模态方法中姿态估计更为精确和健壮的。

    Jul, 2023

  • 使用多尺度标志物辅助旋翼飞行器起飞和降落导航

    该研究通过采集安装在四旋翼飞行器上的摄像头捕捉户外图像序列，定量分析了逆境环境条件对标记物探测的影响，并研究了其在精准起降以及城市场景飞行器飞行中提高可靠性的潜力。研究基于温度、光照、风速、湿度、能见度和降水等逆境条件下的半自主起降操作，评估了标记物的探测性能，包括准确性、召回率、连续性、可用性、鲁棒性、弹性和覆盖范围，并将数据集和分析代码作为开源资源发布给公众。

    Sep, 2023

  • 关于视觉相机重定位中伪标准真值的限制

    本文通过分析两个广泛使用的重新本地化数据集，发现评估结果实际上随着参考算法的选择而有所差异，因此应考虑参考算法的类型和方法与参考算法的相似性。

    Sep, 2021

  • 车辆定位的粒子滤波 SLAM

    利用粒子滤波 (SLAM) 方法，结合编码数据和光纤陀螺数据实现车辆运动的精确估计，激光雷达技术提供环境感知，建立了一个粒子滤波 (SLAM) 框架，以有效地解决机器人系统中的同时定位和地图构建的复杂性。

    Feb, 2024

  • 惯性引导下的视觉惯导视差不确定性估计

    利用惯性导航方法估计特征对应关系的不确定性，提高视觉里程计和 SLAM 方法的准确性。

    Nov, 2023

  • F-LOAM: 快速激光雷达里程计与地图构建

    本文提出了一个计算高效、准确的 LiDAR 基于 SLAM 的通用解决方案，主要采用了非迭代两阶段畸变补偿方法、两个匹配模块，并考虑了局部光滑性进行迭代姿态优化，实验结果表明在自主驾驶和仓库自动引导车的定位上表现均相当好，提供了一个性能和计算成本之间很好的平衡。

    Jul, 2021

  • 基于关键帧的视觉惯性在线 SLAM 与重定位

    本文提出了基于关键帧的视觉惯性同步定位与地图构建（SLAM）方法，通过在线环路闭合和非线性优化方法，使得我们的系统在单目和立体相机上具有实时、准确和鲁棒的位姿估计能力，支持先前建立地图的重定位和持续的 SLAM 操作，并在室内和户外公开数据集上展示了我们方法高精度、高效的性能。

    Feb, 2017

  • 在无 GPS 环境下使用基于地标的定位进行安全导航

    在现代战场情景中，全球定位系统（GPS）的依赖性可能存在重大的漏洞。该研究提出了一种新的框架，将基于地标的定位与扩展卡尔曼滤波器（EKF）相结合，以预测沿战场移动实体的未来状态。结果表明，该方法不仅能确保移动单位的安全性，使其保持在安全轨迹上，而且能够适应不断演化的威胁环境，提高作战效能。

    Feb, 2024