基於雷射測距儀和視覺感測器的三維地圖構建

《基於雷射測距儀和視覺感測器的三維地圖構建》是依託浙江大學，由熊蓉擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：基於雷射測距儀和視覺感測器的三維地圖構建
• 依託單位：浙江大學
• 項目負責人：熊蓉
• 項目類別：面上項目

項目摘要

未知環境地圖構建是機器人和人工智慧研究領域的重要課題。由於問題的複雜性和高維度，現有研究成果主要集中於二維地圖構建，然而對於複雜環境中的導航規劃和空間運動規劃等任務而言，三維環境地圖構建是必須要解決的基礎問題。本項目對三維地圖表示方法和相應的信息處理、數據關聯、同時定位與地圖構建算法、探測規劃等問題展開研究。擬採用三維雷射測距儀和單目攝像機相獲取環境三維信息，構建適合多類型感測器導航的多索引多平面幾何特徵地圖表示方法。提出以線段為中間操作量的平面擬合方法、基於邊緣信息不變特性的多信息融合匹配方法。通過點線相合或線面相合的相鄰位姿數據關聯、多特徵索引的局部最佳化地圖數據關聯和多層最佳化方法解決三維SLAM問題，確保算法的實時性和低存儲量。擬探索三維地圖中的候選觀測點生成方法和基於分布估計的最優探測搜尋算法，以提高探測規劃的最優性。最後通過不同感測器下的定位導航套用實驗驗證所構建地圖的適用性。

結題摘要

未知環境地圖構建是機器人和人工智慧研究領域的重要課題，是機器人輔助人探測環境並在各類環境中智慧型作業的基礎和關鍵。早期的研究成果主要集中於二維地圖構建，但是對於地理測繪、軍事探測、災難救援、城市電子地圖構建、以及機器人在環境中識別物體、對環境語義理解等套用需求，構建詳細而逼真的三維環境模型是必須要解決的基礎問題。本項目研究了基於雷射測距儀和視覺感測器信息融合的三維環境地圖表示與構建、數據關聯、地圖複雜度控制、導航規劃等關鍵問題。在地圖表示與構建方面，比較了多種環境模型表示方法，為有效融合深度信息和紋理信息，採用mesh平面描述環境表面模型，並提出了結合分割的點雲數據重採樣方法和機率框架下的環境密集表面模型構建方法，實現了保留良好邊角特性的表面模型重構與融合。在數據關聯方面，針對ICP算法的不同變種，提出將數據關聯也納入到統一的機率框架下，並導出了基於期望值最大化的點到平面ICP算法，得到了更好的對準效果。同時，提出了採用柵格矢量特徵表示的動態數據識別方法、以及邊緣曲線特徵表示與特徵關聯方法，面向機器人跟隨人的問題改進了樣本聯合機率數據關聯濾波方法。針對圖模型SLAM在長期運行時由於數據量不斷增加導致計算複雜度不斷提升的問題，提出了基於KL度量的圖模型SLAM節點修剪方法，實現了可線上運行的具有常數複雜度的SLAM系統。針對移動機器人在環境中自主導航規劃的需求，提出了採用局部觀測Monte Carlo規劃的主動語義自定位方法、移動機器人速度加速度飽和約束下的時間最優控制算法和基於參數化控制的加速度連續的軌跡規划算法，並結合仿人機器人對象，提出了落腳點規劃和調整方法。設計並研製了一種融合多個雷射測距儀和視覺感測器的RGBD感知單元，結合上述技術的突破，實現了室內外均可用的環境三維RGBD信息採集與三維場景點雲模型重構和高逼真度的紋理模型重構。此外，本課題研究了視覺識別問題、高維複雜最最佳化求解問題，提出了多種新方法。發表論文16篇，SCI收錄3篇，EI收錄14篇，國家發明專利授權2項，公示中2項，申請受理5項。培養博士後1名，博士畢業生2名、碩士畢業生4名，在讀博士生5名。