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基于视觉的多机器人协作SLAM问题被引量：5: 2015年; 视觉SLAM仅采用图像作为外部信息,用于估计机器人位置的同时构建环境地图。SLAM是机器人自主性的基本前提,如今在小动态环境采用激光或者声呐传感器构建2D地图得到较好地解决。然而动态、复杂和大范围下的SLAM仍存在问题,使用视觉作为基本的外部传感器是解决问题的一个新颖热门的研究方法。在视觉SLAM中使用计算机视觉技术,如特征检测、特征描述和特征匹配,图像识别和恢复,还存在很多改善的空间。本文在视觉SLAM领域的最新技术的基础上,对基于视觉的多机器人协作SLAM领域的前沿技术进行综述。; 吕强林辉灿张洋马建业; 关键词：计算机视觉技术多机器人协作 SLAM 图像识别外部信息

基于VSLAM的自主移动机器人三维同时定位与地图构建被引量：9: 2017年; 移动机器人在探索未知环境且没有外部参考系统的情况下,面临着同时定位和地图构建(SLAM)问题。针对基于特征的视觉SLAM(VSLAM)算法构建的稀疏地图不利于机器人应用的问题,提出一种基于八叉树结构的高效、紧凑的地图构建算法。首先,根据关键帧的位姿和深度数据,构建图像对应场景的点云地图;然后利用八叉树地图技术进行处理,构建出了适合于机器人应用的地图。将所提算法同RGB-D SLAM(RGB-Depth SLAM)算法、Elastic Fusion算法和ORB-SLAM(Oriented FAST and Rotated BRIEF SLAM)算法通过权威数据集进行了对比实验,实验结果表明,所提算法具有较高的有效性、精度和鲁棒性。最后,搭建了自主移动机器人,将改进的VSLAM系统应用到移动机器人中,能够实时地完成自主避障和三维地图构建,解决稀疏地图无法用于避障和导航的问题。; 林辉灿吕强王国胜张洋梁冰; 关键词：计算机视觉同时定位与地图构建自主移动机器人避障

稀疏和稠密的VSLAM的研究进展被引量：21: 2016年; 从稀疏的方法和稠密的方法两个方面对基于视觉的同时定位和地图构建(VSLAM)进行综述,重点阐述各个方面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和实现难点.介绍了深度学习技术应用到VSLAM领域的研究进展,并讨论了二者相互促进的结合方式.最后,展望了实时VSLAM的未来研究方向.; 林辉灿吕强张洋马建业; 关键词：计算机视觉特征配准

基于视觉伺服的小型四旋翼无人机自主飞行控制研究进展被引量：6: 2016年; 在GPS信号较弱甚至失效的环境下,视觉伺服能够通过视觉信息控制自主飞行,因此近年来视觉伺服在自主飞行控制领域受到广泛关注。根据获取的图像信息不同,可将视觉伺服分为基于位置的视觉伺服和基于图像的视觉伺服。与基于图像的视觉伺服相比,基于位置的视觉伺服位姿估计稳定,可直观地在直角坐标空间定义机器人运动,符合机器人工作方式,且控制器设计简单,但控制精度受摄像机和机器人标定精度的影响,且计算量较大。对于小型四旋翼无人机自主飞行控制的应用研究中,视觉伺服的实时性、精确性和鲁棒性尚待提高,且小型四旋翼无人机的智能化不高,在室内室外模式转换及室内协同控制方面还有广阔的发展空间。; 吕强马建业王国胜林辉灿梁冰; 关键词：视觉伺服自主飞行控制

一种基于改进ORB的视觉SLAM图像匹配算法被引量：7: 2016年; 针对传统尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transformation,SIFT)和加速鲁棒特征(Speed-Up Robust Feature,SURF)算法在视觉同步定位与建图(Simultaneous Localization And Mapping,SLAM)系统中耗时严重的问题,基于ORB(ORiented BRIEF(Binary Robust Independent Elementary Features))算法提出了一种改进的图像匹配算法。针对FAST(Features from Accelerated Segment Test)特征检测算子易受图像模糊和距离变化影响的缺点,建立了多尺度空间金字塔;针对BRIEF特征描述算子效率不高的问题,采用精简后的快速视网膜特征描述算子构建了特征向量;通过最邻近的交叉匹配对特征向量进行了提纯,采用顺序采样一致性算法剔除了错误匹配对。最后,通过与SIFT、SURF和ORB算法进行对比验证了改进算法的有效性。; 张洋吕强林辉灿马建业; 关键词：FAST 特征点检测

基于智能算法的多机器人SLAM方法被引量：1: 2016年; 本文针对动态的复杂的多机器人SLAM问题,提出利用计算智能算法进行分析,凭借仿生学的特性,具有很强的优势,在多机器人SLAM领域会得到更广阔的应用前景,使得机器更加"智能"。; 梁建吕强卫恒林辉灿; 关键词：多机器人 SLAM 仿生学

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林辉灿