基于地图的机器人定位技术,可在GPS受限区域实现有效导航

   绕波特        

为了在全球定位系统(GPS)或外部定位设备(例如激光反射器)不可用的情况下实现无人飞行器(UAV)的高效运行,研究人员必须开发能够自动估计机器人姿势的技术。如果无人机运行的环境变化不大,并且能够构建此环境的3D地图,则基于地图的机器人定位技术可能会非常有效。


基于地图的姿势估计方法应该高效、鲁棒和可靠,因为它们应迅速向机器人发送计划其未来动作和运动所需的信息。3D光检测和测距(LIDAR)系统,是特别有前途的基于地图的定位系统,因为它们收集了丰富的3D信息库,然后无人机可以将其用于定位。


基于地图的机器人定位技术,可在GPS受限区域实现有效导航


西班牙Pablo de Olavide大学的研究人员最近开发了一种新的基于地图的本地化框架,称为直接LIDAR本地化(DLL)。在arXiv上预先发表的一篇论文中提出的这种方法可以克服过去引入的其他LIDAR定位技术的一些局限性。


进行这项研究的研究人员之一费尔南多·卡瓦列罗(Fernando Caballero)对TechXplore表示,我们提出的方法的主要目标是基于环境的3D地图构建3D定位系统。尽管该方法也可以应用于其他系统,但该方法是专门为与空中机器人一起使用而设计的。基于地图的定位对于许多机器人应用至关重要,例如在GPS受限区域(例如仓库)中进行监控,物流或检查,城市峡谷和室内环境。


基于地图的机器人定位技术,可在GPS受限区域实现有效导航


大多数现有的最先进的激光雷达技术都利用对象的几何特征来将传感器收集的数据与周围环境的地图对齐。尽管这些3D LIDAR配准方法具有其优势,但它们在所有情况下通常都无法很好地发挥作用。


DLL是由Caballero和他的同事Luis Merino开发的方法,它基于单个点和地图之间距离的非线性优化,实现了一个点云来进行地图配准。这意味着它不依赖于特定特征或点对应。给定初始姿势,框架可以简单地通过基于运动传感器收集的数据完善其预测姿势来跟踪机器人的姿势。


假设机器人携带3D LIDAR能够感应到机器人附近障碍物的距离,DLL的目的就是将机器人的位置估算到3D地图中。基于此类信息,DLL可以将3D LIDAR信息与3D地图进行最佳对齐。


Caballero和Merino在一系列试验中对DLL进行了评估,并将其与其他姿势估计技术进行了比较。他们发现,尽管其准确性与其他最新的姿态估计方法所达到的精度相似,但DLL比其他方法快大约十倍,因此可用于实时估计机器人的姿态。


DLL还能抵抗嘈杂的里程表(这在航空机器人中非常常见),并且我们证明了它能够处理机器人里程表中的重大错误,而对总体精度影响不大。


DLL可以由GitHub上的全球开发人员进行访问。将来,它可用于快速,准确和可靠地定位空中机器人,特别是在GPS技术无法正常工作的环境中。


DLL可以帮助在GPS信号不可用的地区实现自主导航。在我们未来的工作中,我们将考虑提高方法的空间效率。其主要缺点之一是3D地图所需的内存量,因此我们将考虑更有效的结构。


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