一、视觉导航算法类型 1. 激光雷达导航算法 激光雷达是一种常用的传感器,能够提供环境中物体的距离和角度信息。在激光雷达导航算法中,机器人通过使用激光雷达扫描环境,并生成环境的点云数据。通过对点云数据的处理和分析,机器人可以获得地图信息、障碍物的位置等,从而实现导航和定位。 2. 视觉SLAM算法 视觉SLAM(Simult...
在机器人运动过程中,mapping算法开始构建机器人看到的世界,将空间中丰富的特征点信息,二维的地图信息记录到机器人map中。 当机器人运动过程中因为遮挡、断电等原因丢失了自身的坐标,重定位算法就需要从已知地图中定位到机器人当前的位置估计。另外,当机器人运动中回到了地图中曾经出现过的位置,往往视觉里程计的偏差会导...
机器人的视觉导航可以帮助机器人在未知环境中自主导航和避免障碍物,使其能够更加灵活地完成各种任务。本文将介绍机器人视觉导航算法的设计原理和仿真实验。 一、机器人视觉导航算法设计原理 机器人视觉导航算法的设计原理主要包括环境感知、路径规划和避障三个部分。 1. 环境感知 机器人在导航过程中首先需要对周围环境...
韩国光州科学技术院Pyojin Kim老师开发了第一个从#国际空间站# 上Astrobee自由飞行机器人收集的带有注释的基准数据集,旨在填补太空船内视觉导航领域的数据空白,并推动太空机器人技术的发展。该数据集可供研究者下载并用于开发和评估空间机器人的#视觉导航# 算法。 该成果以“Astrobee ISS Free-Flyer Datasets for ...
二、机器人视觉导航中SLAM算法的应用场景 1. 室内导航 机器人在未知的室内环境中实现自主移动和路径规划是目前SLAM算法的主要应用场景之一。机器人通过摄像头或激光雷达等传感器获取环境的信息,通过SLAM算法实现自身位置和地图的实时更新,从而实现室内导航。 2. 建筑物巡检 机器人用于建筑物的巡检和监控是SLAM算法的另一...
视觉SLAM算法是机器人导航技术中重要的基础技术之一。 一、什么是视觉SLAM算法 SLAM是Simultaneous Localization and Mapping的缩写,即同时定位与地图构建技术。视觉SLAM算法是指利用相机获取环境信息,通过计算机视觉方法将图像转换为机器人位姿信息和环境地图信息的技术。 视觉SLAM算法的核心思想是通过机器人上载的相机获取...
move_base是ROS中一个重要的导航功能包,它通过全局路径规划和局部路径规划的组合,实现了机器人的自主导航和避障功能。 定位是指通过传感器获取机器人当前的位置,使机器人能够知道自己在哪里。 在ROS中,常用的定位算法是AMCL(AdaptiveMonteCarloLo⁃calization)。路径规划和定位在ROS中是紧密结合的,路径规划需要依赖定位...
总之,机器人导航系统中的视觉SLAM算法在提高自主导航和环境感知能力方面具有重要作用。通过对传感器、特征提取与匹配、优化算法等方面进行改进与优化,可以提高算法的精度、减小计算量、提高实时性。此外,借鉴其他领域的技术和方法,进行跨学科的融合与创新,也能进一步提高视觉SLAM算法的性能。随着人工智能和机器学习领域的不...
我们提出的特征选择算法的时间复杂度与候选特征的数量呈线性关系,这实际上是合理的,并且我们的方法优于现有与候选特征数量成二次比例关系的贪心算法。经过数值模拟证实,我们提出的方法比贪心算法的执行时间短,而且得到结果的估计质量非常接近贪心算法。 图1. 本文采用的运动和视觉模型在3个连续帧的示意图。机器人的...
《田间机器人双目视觉导航算法研究》篇一摘要:随着科技的发展和农业生产需求的升级,田间机器人的智能化、精准化已经成为农业现代化发展的趋势。而双目视觉导航技术作为机器人导航的重要手段,在田间作业中发挥着至关重要的作用。本文将重点研究田间机器人双目视觉导航算法的原理、实现方法以及实际应用效果,以期为农业自动化...