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SLAM大法之回环检测

导读: 随着路径的不断延伸,机器人在建图过程中会存在一些累计误差,除了利用局部优化、全局优化等来调整之外,还可以利用回环检测来优化位姿。

随着路径的不断延伸,机器人在建图过程中会存在一些累计误差,除了利用局部优化、全局优化等来调整之外,还可以利用回环检测来优化位姿。

什么是回环检测?

回环检测,又称闭环检测,是指机器人识别曾到达某场景,使得地图闭环的能力。说的简单点,就是机器人在左转一下,右转一下建图的时候能意识到某个地方是“我”曾经来过的,然后把此刻生成的地图与刚刚生成的地图做匹配。

回环检测成功

回环检测之所以能成为一个难点,是因为:如果回环检测成功,可以显著地减小累积误差,帮助机器人更精准、快速的进行避障导航工作。而错误的检测结果可能使地图变得很糟糕。因此,回环检测在大面积、大场景地图构建上是非常有必要的 。

回环检测失败

如何提升机器人回环检测能力?

那么,怎么才能让机器人的回环检测能力得到一个质的提升呢?首先要有一个算法上的优化。

1、基于图优化的SLAM算法

基于图优化的SLAM 3.0 算是提升机器人回环检测能力的一大突破。

SLAM 3.0采用图优化的方式进行建图,进行了图片集成与优化处理,当机器人运动到已经探索过的原环境时, SLAM 3.0可依赖内部的拓扑图进行主动式的闭环检测。当发现了新的闭环信息后,SLAM 3.0使用Bundle Adjuestment(BA)等算法对原先的位姿拓扑地图进行修正(即进行图优化),从而能有效的进行闭环后地图的修正,实现更加可靠的环境建图。

SLAM 3.0闭环检测

SLAM 3.0环路闭合逻辑:先小闭环,后大闭环 ;选择特征丰富的点作为闭环点;多走重合之路,完善闭环细节。即使在超大场景下建图,也不慌。

超大场景下建图完整闭合过程

2、词袋模型

除了SLAM算法的升级和优化之外,现在还有很多系统采用成熟的词袋模型方法来帮助机器人完成闭环,说的简单点就是把帧与帧之间进行特征比配。

1、从每幅图像中提取特征点和特征描述,特征描述一般是一个多维向量,因此可以计算两个特征描述之间的距离;

2、将这些特征描述进行聚类(比如k-means),类别的个数就是词典的单词数,比如1000;也可以用Beyes、SVM等;

3、将这些词典组织成树的形式,方便搜索。

利用这个树,就可以将时间复杂度降低到对数级别,大大加速了特征匹配。

3、相似度计算

这种做法是从外观上根据两幅图像的相似性确定回环检测关系,那么,如何确定两个地图之间的相关性呢?

比如对于图像A和图像B,我们要计算它们之间的相似性评分:s(A,B)。如果单单用两幅图像相减然后取范数,即为: s(A,B)=||A?B||s(A,B)=||A?B||。但是由于一幅图像在不同角度或者不同光线下其结果会相差很多,所以不使用这个函数。而是使用相似度计算公式。

这里,我们提供一种方法叫TF-IDF。

TF的意思是:某特征在一幅图像中经常出现,它的区分度就越高。另一方面,IDF的思想是,某特征在字典中出现的频率越低,则分类图像时的区分度越高。

对于IDF部分,假设所有特征数量为n,某个节点的Wi所含的数量特征为Ni,那么该单词的IDF为:

TF是指某个特征在单副图像中出现的频率。假设图像A中单词Wi出现了N次,而一共出现的单词次数是n,那么TF为:

于是Wi的权重等于TF乘IDF之积,即

考虑权重以后,对于某副图像,我们可以得到许多个单词,得到BOW:

(A表示某幅地图)

如何计算俩副图像相似度,这里使用了L1范数形式:

4、深度学习及其他

除了上面的几种方式之外,回环检测也可以建成一个模型识别问题,利用深度学习的方法帮助机器人完成回环检测。比如:决策树、SVM等。

……

最后,当回环出现以后,也不要急着就让机器人停止运动,要继续保持运动,多走重合的路,在已经完成闭合的路径上,进一步扫图完善细节

继续走重合之路,完善闭环细节

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