作者单位
摘要
大连理工大学机械工程学院微系统研究中心, 辽宁 大连 116000
面对长距离复杂场景下的自主移动机器人导航问题, 仿生鼠脑的RatSLAM相较传统SLAM更加高效。但完全依赖视觉信息, 导致其精度不高、可靠性不足。通过引入天空偏振光定向, 高效地提供精准的绝对航向角, 可以弥补RatSLAM的不足。设计并搭建了一种偏振光仿鼠脑导航系统及导航实验平台, 经过室外道路实验验证了系统的性能, 并与RatSLAM进行了比较。实验结果表明,偏振光仿鼠脑导航系统和RatSLAM的平均位置误差分别为3.65 m和26.29 m, 平均角度误差分别为0.36°和2.39°。该系统减少了累积误差, 实现了高效、强鲁棒性、轻量化的自主导航。
实时定位与地图构建 仿生导航 偏振光传感器 自主移动机器人 simultaneous localization and mapping bionic navigation polarization sensor RatSLAM RatSLAM autonomous mobile robot 
电光与控制
2023, 30(3): 96
作者单位
摘要
大连理工大学 机械工程学院 微系统研究中心, 辽宁大连116024
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。
实时定位与地图构建系统 仿生偏振定向传感器 仿生组合导航 Simultaneous localization and mapping Bionic polarization directional sensors Bionic combination navigation 
光子学报
2021, 50(5): 184
作者单位
摘要
1 湖北省国土资源研究院, 湖北 武汉 430071
2 湖南格纳微信息科技有限公司, 湖南 长沙 410006
提出一种激光雷达SLAM(simultaneous localization and mapping)位姿优化算法。该算法基于图优化算法理论并融合GNSS (global navigation satellite system)数据,在位姿图中加入卫星定位节点,可以有效将无回环时轨迹误差控制在GNSS定位误差范围内,有长时性回环时可以准确定位回环检测点,从而达到提高激光雷达SLAM位姿全局一致性的效果。在室外刚性特性较好的城市环境和刚性特性较差的非城市环境下进行测试,从结果可以看出:所提算法将在无回环300 m距离直线建图情况以及在360 m以上距离一次、二次回环情况下的轨迹偏差分别控制在1 m左右、0.2 m以内以及0.1 m左右,这充分证明了所提算法的有效性。
图像处理 激光雷达 实时定位与地图构建 位姿图优化 全球导航卫星系统 
激光与光电子学进展
2020, 57(8): 081024

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