典型场景下EKF_SLAM估计一致性分析
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二维码修正EKF-SLAM定位的室内无人驾驶小车尚明超;杨斌;张翠芳【期刊名称】《单片机与嵌入式系统应用》【年(卷),期】2017(17)7【摘要】EKF-SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) is often used in the localization method of self-driving.If there is only encoder sensor in this way,the accumulated error will be greater and greater because of long-time running and the accuracy of positioning will become inaccuracy.So the location information may be secondary.Thanks to convenience and usability of QR code,the method of QR code artificial landmarks that support absolute position information is adopted in this paper,that increases the positioning accuracy.In the meanwhile,the Kalman filter is used to fusion the multiple data.The experiment results show that the scheme is feasibility and practicality.%无人车的室内自主驾驶中常用到EKF-SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)技术.单纯的编码器SLAM技术,由于其长时间的运行会导致累计误差过大,使得定位非常不准确,所以需要一种技术,对位置信息的定位方式加以辅助,考虑到二维码识别技术的方便性以及易用性,本文采用二维码人工路标作为绝对定位方式的标签,提升EKF-SLAM的定位准度,并利用扩展卡尔曼滤波进行多数据融合,通过实验验证了实验该方案的可行性与实用性.【总页数】5页(P63-66,70)【作者】尚明超;杨斌;张翠芳【作者单位】西南交通大学智能系统与控制实验室,成都 611756;西南交通大学智能系统与控制实验室,成都 611756;西南交通大学智能系统与控制实验室,成都611756【正文语种】中文【中图分类】TP242.6【相关文献】1.室内无人驾驶运料小车系统:介绍日本小松MDB05型无人驾驶小车 [J], 白福臻2.二维码及室内定位技术在图书馆知识讲解服务中的应用研究——以福建农林大学图书馆为例 [J], 傅建秀;刘田;许业辉3.基于二维码的室内定位导向初探——以智慧园区为例 [J], 罗瑾4.基于二维码的室内定位导向初探——以智慧园区为例 [J], 罗瑾5.图书馆微信公众平台iBeacon与二维码室内定位系统对比 [J], 孟文博因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
多机器人协同的SLAM算法的实验分析多机器人协同的SLAM算法的实验分析多机器人协同的SLAM(同时定位与地图构建)算法是一种强大的技术,可以使多台机器人在未知环境中共同定位自身位置并构建准确的地图。
下面将按照步骤思考,分析多机器人协同SLAM算法的实验过程。
1. 实验设置:首先,我们需要设置实验场景。
可以选择一个室内或室外的环境,该环境对机器人具有一定的挑战性,如有障碍物、不同高度的地面、光线变化等。
同时,需要确保每台机器人都具备一套完整的传感器系统,如激光雷达、摄像头、惯性测量单元(IMU)等。
2. 硬件同步:由于多台机器人协同工作,需要确保机器人的时钟和传感器数据的时间戳具有一致性。
为此,可以使用硬件同步设备(如GPS)或者通过网络进行时间同步,以保证数据的准确性和一致性。
3. 初始定位:在实验开始前,每台机器人需要进行初始定位。
可以通过某种定位方法(如GPS、惯性导航系统等)获取机器人在初始状态下的位置和姿态估计。
这一步是整个SLAM算法的基础,影响着后续定位和地图构建的准确性。
4. 传感器数据采集:在实验过程中,机器人需要持续地采集环境信息。
例如,激光雷达可以用于获取环境的三维点云数据,摄像头可以用于获取图像信息等。
这些数据将作为SLAM算法的输入,进一步进行位置估计和地图构建。
5. 数据关联:在多机器人协同SLAM中,需要将每台机器人采集到的传感器数据进行关联。
这一步骤可以使用数据关联算法,如最近邻匹配、特征匹配等,将来自不同机器人的传感器数据进行配对,以便进行后续的位置估计和地图构建。
6. 位置估计:在多机器人协同SLAM中,每台机器人的位置估计是关键。
位置估计算法可以利用传感器数据进行机器人的位姿估计,如扩展卡尔曼滤波(EKF)或粒子滤波器等。
通过不断迭代优化,可以获得每台机器人的准确位置估计。
7. 地图构建:在位置估计的基础上,可以利用机器人采集到的传感器数据构建环境地图。
地图可以是二维的栅格地图,也可以是三维的点云地图。
基于CEKF的SLAM算法研究与分析雷碧波【期刊名称】《工业控制计算机》【年(卷),期】2015(028)010【摘要】移动机器人如何在未知环境下实现同步定位与地图创建(Simultaneous Location and Mapping,SLAM)是其真正实现自主导航的关键技术之一.通过对CEKF(压缩扩展卡尔曼滤波)的SLAM算法的研究,进一步分析讨论了SLAM问题中机器人在导航定位过程中产生误差的主要原因.根据SLAM问题中机器人定位误差的收敛特性,在机器人的不断运动过程中,机器人的定位误差会逐步增大,理论分析的可能原因是CEKF非线性算法所导致的误差积累.结合仿真模型,对算法中造成误差的原因进行了详细的理论分析与仿真研究,分析表明在完全未知的环境下无法预测机器人定位误差的限度,当机器人的运动速度和舵角最大变化率超出一定的限度时,算法会出现比较明显的误差,而且不同的局部地图划分对机器人的位置估计也有较大影响.%Through the research on SLAM algorithm of CEKF (compressed Extended Kalman Filter),this paper analyses and discusses the main reason for robot SLAM problem errors in navigation and positioning process.Based on the conver-gence properties of the robot positioning error in SLAM problems,the robot positioning error wil gradual y increase during the continuous motion of the robot,the possible reasons of theoretical analysis is the CEKF nonlinear algorithm resulting the error bined with simulation model,this paper performs adetailed theoretical analysis and simulation study about the causes of error for the algorithm.【总页数】3页(P14-16)【作者】雷碧波【作者单位】浙江理工大学信息学院,浙江杭州 310018【正文语种】中文【相关文献】1.基于RGB-D摄像头的SLAM导航算法研究 [J], 王增喜;张庆余;贾通;张苏林2.基于分级关键帧筛选的RGB-D SLAM算法研究 [J], 成茵;王志超;林岩3.基于粒子滤波的未知环境通信的多机器人SLAM算法研究 [J], 曾凌烽;高易年;王欣4.基于改进粒子滤波的SLAM算法研究 [J], 孙昊;周阳;李丽娜5.基于2D激光雷达的SLAM算法研究综述 [J], 沈斯杰;田昕;魏国亮;袁千贺因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
2025年招聘slam算法工程师笔试题及解答(某大型集团公司)(答案在后面)一、单项选择题(本大题有10小题,每小题2分,共20分)1、在SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)系统中,哪一种传感器通常用于提供环境特征点的精确位置信息?A. 激光雷达(LiDAR)B. 惯性测量单元(IMU)C. 温度传感器D. 声呐传感器2、在基于视觉的SLAM算法中,哪种方法最常用于特征点检测?A. FASTB. SIFTC. SURFD. ORB3、SLAM技术中的“SLAM”具体指的是什么?A、State Localization And MappingB、Simultaneous Localization And MappingC、Sequential Localization And MappingD、Selective Localization And Mapping4、在SLAM算法中,常用的优化算法是哪一个?A、梯度下降法B、匈牙利算法C、EM算法D、迭代最近点算法5、某SLAM系统采用基于视觉的方法进行地图构建,假设每帧图像中存在N个特征点,请问在不考虑遮挡和误差影响的情况下,算法至少需要多少帧图像才能保证覆盖所有可能的位置信息?A. N+1帧 pixelB. N+2帧 pixelC. N+3帧 pixelD. 2N帧 pixel6、关于RGB-D SLAM系统中的深度估计,以下哪种方法不适用于该系统?A. 颗粒滤波法B. 多次视图立体法C. 直接法D. 光流法7、在SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)中,EKF(扩展卡尔曼滤波器)主要用于解决什么问题?A)仅地图构建B)仅定位C)同时解决定位与地图构建D)物体识别8、在视觉SLAM系统中,哪一种特征点检测算法因为其良好的尺度不变性和旋转不变性而被广泛使用?A)SIFTB)FASTC)ORBD)Harris9、SLAM算法中的“Simultaneous Localization and Mapping”的正确中文翻译是?A、同步定位与建图B、同步建图与定位C、同步定位与建模D、同步建模与定位 10、以下哪种传感器不是常用在SLAM系统中的?A、激光雷达B、RGB-D相机C、超声波传感器D、IMU(惯性测量单元)二、多项选择题(本大题有10小题,每小题4分,共40分)1、题号:2、题目:以下哪些是SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)算法的基本任务?A. 地图构建B. 导航定位C. 语音识别D. 机器人移动控制2、题号:3、题目:在视觉SLAM系统中,以下哪些因素可能影响系统的性能?A. 摄像头的分辨率B. 环境光照条件C. 传感器噪声D. 实时数据处理能力3、关于SLAM中的特征点匹配,下列哪些描述是正确的?A. 特征点匹配是通过寻找不同图像间相同位置的点来实现的。
EKF-SLAM算法的改进及其在Turtlebot的实现薛永胜;王姮;张华;霍建文【摘要】针对标准扩展卡尔曼滤波(EKF)在移动机器人同时定位与地图构建(SLAM)过程中计算量大、实时性差、精度低、易受干扰等问题,结合平滑算法和奇异值分解运算,提出了一种基于EKF-SLAM算法的改进ERTSS-SLAM算法.改进ERTSS-SLAM算法使用前向EKF滤波对移动机器人里程计和陀螺仪的位姿信息进行最优估计,再使用标准ERTS平滑器进行后向递推避免发散,同时使用奇异值分解法避免标准EKF滤波产生的求逆运算,有效提高了系统实时性,增强了系统的鲁棒性和定位精度.Turtlebot移动机器人的实验效果证明了该算法在SLAM应用中的高效性和稳定性.【期刊名称】《西南科技大学学报》【年(卷),期】2015(030)001【总页数】6页(P54-59)【关键词】同时定位与地图构建;平滑算法;奇异值分解;Turtlebot【作者】薛永胜;王姮;张华;霍建文【作者单位】西南科技大学特殊环境机器人技术四川省重点实验室四川绵阳621010;西南科技大学特殊环境机器人技术四川省重点实验室四川绵阳621010;西南科技大学特殊环境机器人技术四川省重点实验室四川绵阳621010;西南科技大学特殊环境机器人技术四川省重点实验室四川绵阳621010【正文语种】中文【中图分类】TP273+.2伴随工业4.0概念的提出和世界范围内机器人技术的蓬勃发展,智能机器人的同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)问题已成为移动机器人领域备受关注的研究方向[1-2],也是移动机器人智能化发展的重要支撑。
目前,解决SLAM问题中的EKF-SLAM,PF-SLAM,FastSLAM及UKF-SLAM 等经典算法[3]中,EKF-SLAM算法最先被提出、最为流行。
但EKF中的非线性对象线性化过程引入了较大误差,且雅克比矩阵计算较复杂,使得其精度和实时性难以满足实际应用需求。
2024年招聘slam算法工程师笔试题及解答(某世界500强集团)(答案在后面)一、单项选择题(本大题有10小题,每小题2分,共20分)1、以下哪个技术不属于SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)系统中的关键技术?A、视觉SLAMB、激光SLAMC、深度学习D、GPS2、SLAM中的“位姿”指的是什么?A、某个点的位置和速度B、某个物体的位置和方向C、坐标系的原点和坐标轴的方向D、时间序列的数据点3、在SLAM问题中,哪一种方法通常用于解决数据关联问题?•A) 卡尔曼滤波器•B) 扩展卡尔曼滤波器•C) 鲁棒数据关联•D) 粒子滤波器4、在视觉SLAM系统中,特征点的选择对于系统的精度至关重要。
以下哪种特征不适合用于构建地图?•A) 角点•B) 直线段•C) 平面区域•D) SIFT特征点5、以下哪种传感器通常不用于SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)系统?A. 激光雷达B. 视觉相机C. 超声波传感器D. 加速度计6、在SLAM系统中,以下哪个步骤不是必须的?A. 数据采集B. 特征提取C. 地图构建D. 状态估计7、SLAM算法中的EKF(扩展卡尔曼滤波)主要用于解决下列哪类问题?A、物体检测B、特征匹配C、估计与融合D、轨迹预测8、在SLAM中,如果选择使用路标点作为特征,那么保持一致性主要是避免哪种情况?A、物体检测错误B、特征匹配错误C、路标点突变或消失D、轨迹累积误差增加9、在SLAM系统中,以下哪个传感器是被最广泛使用的?A)激光雷达B)视觉相机C)温度传感器D)微波雷达 10、以下哪个SLAM算法最大的特点是使用单目相机进行定位和建图?E)ORB-SLAMF)DSO-SLAMG)VIOH)RGB-D SLAM二、多项选择题(本大题有10小题,每小题4分,共40分)1、在SLAM问题中,以下哪些方法可以用来估计机器人的位姿?(多选)A. 单目视觉B. 激光雷达C. 惯性测量单元(IMU)D. GPS2、下列哪些是解决SLAM问题的常见算法?(多选)A. EKF (扩展卡尔曼滤波)B. FAST (快速特征点检测)C. BA (Bundle Adjustment)D. RANSAC (随机采样一致性)3、以下哪些技术是SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)系统中常见的?A. 卡尔曼滤波器B. 光流法C. 深度学习D. 多传感器融合E. 高斯-牛顿优化4、在SLAM系统中,以下哪些因素会影响系统的性能?A. 传感器类型B. 算法设计C. 环境条件D. 处理器性能E. 算法复杂度5、以下关于SLAM算法的描述,哪些是正确的?A、SLAM算法可以分为基于特征点和基于直接方法两大类。
一种改进的EKF-SLAM算法许柏杨; 王冬青【期刊名称】《《制造业自动化》》【年(卷),期】2019(041)012【总页数】6页(P67-71,94)【关键词】扩展卡尔曼滤波; SLAM; AGV导航; D*算法【作者】许柏杨; 王冬青【作者单位】青岛大学自动化与电气工程学院青岛 266071【正文语种】中文【中图分类】TP242.20 引言随着现代物流的快速发展,企业对物流系统的自动化与灵活性有着很高的要求,自动导引车(AGV)是一种常见的运输工具。
传统的AGV依赖于既定的静态结构化工作环境,它的智能化与灵活性有限,于是人们提出了AGV的同时定位与地图构建(SLAM)来克服这些缺点。
目前,解决SLAM问题中的EKF-SLAM,PF-SLAM,FastSLAM及UKF-SLAM算法中,EKFSLAM算法最先被提出、最为流行。
张超等人使用改进的Shi-Tomas特征点检测算法进行特征点提取,从而提高SLAM中的地图构建的准确性,但计算复杂度高;贺利乐等人针对移动机器人在未知环境下自主导航时,仅利用单一传感器出现的不能及时定位、构建的地图不精确、鲁棒性不强等问题,提出一种双目视觉与激光雷达信息融合的组合导航方法,但效果并不理想;吴勇等在无迹卡尔曼滤波的基础上提出了一种收缩无迹卡尔曼滤波器,并应于于SLAM问题中,降低了SLAM中的大规模的复杂程度,但并没有解决生成特征图的准确问题;白云汉将卷积神经网络的算法与SLAM算法融合,提高了系统的定位精度,但计算的复杂度较高。
然而,在解决移动机器人的定位与地图构建问题的过程中,传统扩展卡尔曼滤波的计算复杂度高,生成的特征图准确性不足,并且通常与导航分离,基于此,在本文中提出了IEKF-SLAM算法并且使其与D*导航算法结合,通过将机器人的系统参数附加到EKF SLAM的状态向量中,在执行预测和更新EKF SLAM的状态时,对附加系统参数的状态向量进行估计,消除内部传感器引起的误差,从而提高特征图的准确性,实现AGV的完整状态估计,并且针对EKF-SLAM算法计算复杂度高的问题,提出了相关的算法,使AGV 在动态和非结构化的环境中能够自动定位并准确跟踪路径,提高了系统的工作效率和系统灵活性,降低施工成本。
第21卷第18期 系统 仿 真 学 报© V ol. 21 No. 182009年9月 Journal of System Simulation Sep., 2009基于压缩型EKF 的SLAM 改进算法张海强,窦丽华,方 浩,陈 杰(北京理工大学信息科学与技术学院自动控制系,北京 100081)摘 要:针对基于压缩型扩展卡尔曼滤波(CEKF)的SLAM 算法在状态增广和地图管理两方面的不足,提出了一种改进算法(ICEKF 算法)。
该算法通过增广辅助系数矩阵即可快速完成状态增广,计算复杂度由O(N 2)降低为O(N A ),其中N 和N A 分别为全局和局部地图中的路标数。
在地图管理上,ICEKF 算法采用一种基于欧氏距离的局部地图动态选择方法,避免了CEKF 算法对全局地图进行预先划分带来的路标分配等问题。
仿真表明ICEKF 算法在估计结果上与EKF 算法具有一致的最优性,与CEKF 算法相比计算量大大降低。
关键词:同步定位和地图创建(SLAM);压缩型扩展卡尔曼滤波;状态增广;计算复杂度 中图分类号:TP242 文献标识码:A 文章编号:1004-731X (2009) 18-5668-04Improved SLAM Algorithm Based on Compressed-EKFZHANG Hai-qiang, DOU Li-hua, F ANG Hao, CHEN Jie(Department of Automatic Control, School of Information Science and Technology, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China)Abstract: The compressed extended Kalman filter(CEKF)-based algorithm for simultaneous localization and mapping (SLAM) has low efficiency on state augment and map management. An improved algorithm (ICEKF) was proposed. The ICEKF algorithm achieves the state augment by only augmenting one auxiliary coefficient matrix, and the computational complexity is reduced from O(N 2) to O(N A ), where N and N A denote the number of the landmarks in the global and local maps respectively. A Euclidian distance-based method for map management was presented which selects the local map dynamically . In this way, the landmarks assignment and other problems issued from dividing the global map before the SLAM starts as in the CEKF algorithm were avoided. Simulations show that the ICEKF algorithm obtaines the same optimal results as the EKF algorithm, and its computational cost is greatly reduced in comparion with the CEKF algorithm.Key words: simultaneous localization and mapping (SLAM); compressed extended Kalman filter; state augment; computational complexity引 言同步定位和地图创建(SLAM)是指移动机器人在未知环境中从未知位置出发,通过适当的控制策略在环境中运动并观察环境,逐步建立起周围环境的地图并确定自身在当前环境中的位姿[1]。