CN101122800A - 一种复合式视觉导航方法与装置 - Google Patents
一种复合式视觉导航方法与装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN101122800A CN101122800A CNA2007101207377A CN200710120737A CN101122800A CN 101122800 A CN101122800 A CN 101122800A CN A2007101207377 A CNA2007101207377 A CN A2007101207377A CN 200710120737 A CN200710120737 A CN 200710120737A CN 101122800 A CN101122800 A CN 101122800A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- planning
- goal
- sensor
- vision sensor
- vision
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Landscapes
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Manipulator (AREA)
Abstract
本发明提出一种复合式的传感器装置,将结构光传感器和立体视觉传感器这两类性能不同的传感器相结合,结构简单,费用低廉。本发明同时公开了一种复合式视觉导航方法,将全局和局部功能模块有机地结合,充分利用了两种视觉方法的长处,各自构成独立的路径规划系统模块,实现移动机器人更可靠地导航,引导机器人在未知环境下从起始出发点自主运动至目标点。
Description
技术领域
本发明涉及一种机器人视觉导航领域,尤其涉及一种复合式视觉导航方法和装置。
背景技术
随着自主机器人技术的快速发展以及其应用领域的不断拓展,人们对机器人感知环境的能力提出了更高的要求。早期的机器人以声纳、激光测距仪和红外传感器为主要的外部传感器,而近些年来视觉传感器以其探测范围宽、信息容量大和成本逐步下降等优势,在机器人导引/导航中受到了越来越高的重视。
应用于机器人导航/导引的视觉传感器有两种常见形式:结构光视觉传感器和立体视觉传感器。结构光视觉传感器采用一种主动式的传感方法,不存在立体匹配问题,适合应用在近距离的障碍物探测,速度快而且精度高。相反,立体视觉传感器是一种被动式的传感方法,具有更深更广的探测范围,但由于遮挡和缺乏纹理等问题带来的立体匹配难题,至今未能很好地解决。而且运算量较大,实现实时性的难度较大。
这两种视觉传感器均可应用于移动机器人视觉导航。结构光视觉传感器尽管优势明显,但由于只能探测到小范围的环境,因而机器人只能根据传感器信息做出避障运动规划,也就是局部规划。由美国运输研究会(TRC)研制的Helpmate机器人是一个自主式运送系统,主要在医院等场所完成传递医疗记录、诊断样品等任务,该系统采用结构光视觉方式,实现躲避行人和障碍物。局部规划常见的问题是容易陷入“死锁”,甚至不能到达目标;立体视觉传感器所观测的范围较广,因而在此基础上的全局路径规划成为可能。但得到的环境信息是以观察者为中心的2.5-D信息,而且难免出现视觉遮挡和立体误匹配问题。因此,由基于立体视觉的单次离线规划是不可靠的,在机器人运动过程中,必须根据探测的新信息做出重新规划,而这又受到立体视觉实时性的制约。立体视觉已经应用于美国的火星车“机遇号”和“勇气号”,但是某些情况下还需要地球上地面指挥人员的遥控操作。
国外的学者相继提出一些组合式的导航策略。常规的“感知-建模-规划-行为”是一种“慎思”式的导航方法,该方法经过了自上而下的推理,能够实现高层次的智能行为,但是对环境的变化反应不够灵敏。与之截然不同的是,Brooks在他的包容式体系结构中提出了一种“行为”式的方法,它将机器人的行为划分为若干小的功能模块,如“停车、跟踪、漫游、避障”等,每个模块实现传感器信息与机器人动作间的一种映射,机器人的最终行为由各行为模块之间的竞争实现。但是,这种单纯的“反应式行为”很难达到最佳的导航效果,而且极易陷入“死锁”。
在“Global and regional path planners for integrated planning and navigation”(A.Howard,2005)等文献中报道了将两种方式相结合的导航方法。
卡耐基-梅隆大学提出了一种全局和局部规划组合式的导航方法,但是仅以激光测距仪这一种昂贵的外部传感器探测环境,无法广泛应用,具体报道可参考文献“Complete navigation system for goal acquisition in unknownenvironments”(A.Stentz,1995)。
发明内容
有鉴于此,本发明的主要目的在于提供一种复合式视觉导航方法,可以实现移动机器人更可靠地导航,简单实用,易于实现。
本发明的另一目的在于提供一种复合式视觉导航装置,结构简单,费用低廉。
为达到上述目的,本发明的技术方案是这样实现的:
一种复合式视觉导航装置,由CCD摄像机、激光器、机械支架等组成,整个装置由两部分结合而成:一个CCD摄像机和一个激光器构成结构光视觉传感器,用以进行局部路径规划;三个CCD摄像机构成三目立体视觉传感器,用以进行全局路径规划。
较佳地,该装置中CCD摄像机和激光器具有偏航和俯仰两个方向的旋转自由度,用以调节视觉传感器的位姿。
较佳地,在结构光传感器的CCD摄像机前安装一中心波长与激光器相对应的干涉滤光片。
较佳地,所述干涉滤光片为窄带通干涉滤光片。
一种复合式视觉导航方法,基于上述的装置,该方法包括以下步骤:
a、启动立体视觉传感器,进行全局规划:规划出从当前点到目标点的最优路径;
b、启动结构光视觉传感器,在跟踪全局路径或向当前子目标运动的过程中,探测是否存在与全局规划不一致的环境信息,
若没探测到,则继续按全局路径前进,若探测到,利用局部规划进行避障,避障过程仍以全局规划中的当前子目标为目标点,
在两种视觉方法探测到严重不一致的情况致使不能达到当前子目标点时,返回步骤a:启动立体视觉传感器重新进行全局路径规划,做出从当前位置到目标点的最优路径规划;
c、判断到达的当前子目标是否是全局目标,
若到达的当前子目标是全局目标,导航流程结束,
若到达的当前子目标不是全局目标,返回步骤b:将下一个子目标确定为当前子目标,继续向子目标运动并探测是否存在与全局规划不一致的环境信息。
较佳地,步骤a进一步包括,建立环境的可视图模型进行全局规划。
较佳地,所述的环境的可视图模型为环境的栅格-可视图模型。
本发明提供的复合式视觉导航方法和装置具有如下优点和特点:
1、由结构光传感器和立体视觉传感器结合构成,结构简单,费用低廉。
2、充分利用了两种视觉传感器的优点,将全局路径规划和局部路径规划结合起来,相得益彰,更好地解决了机器人的视觉导航问题,实现移动机器人更可靠地导航,引导机器人在未知环境下准确地从起始出发点自主运动至目标点,方法简单,易于实现。
附图说明
图1为本发明一种复合式视觉导航装置的示意图;
图2为本发明一种复合式视觉导航方法的总体流程图;
图3为机器人导航场景示意图;
图4为全局路径规划示意图;
图5为全局指导下的机器人实际运动路径图;
图6为未经全局指导下的机器人实际运动路径图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明再作进一步详细的说明。
本发明一种复合式视觉导航装置,如图1所示,左侧虚线框内为CCD摄像机23和激光器22组成的结构光视觉传感器10,用以进行局部路径规划;为突出激光光条的视觉特征,提高信噪比,在CCD摄像机23前安装有一中心波长与激光器相对应的干涉滤光片25,干涉滤光片25可为窄带通干涉滤光片;右侧虚线框内为三个相同的CCD摄像机构成的三目立体视觉传感器11,用以进行全局路径规划;上述各个CCD摄像机和激光器具有偏航和俯仰两个方向的旋转自由度,用以调节视觉传感器的位姿。结构光传感器10和三目立体视觉传感器11安放在机械支架21上。结构光传感器10和三目立体视觉传感器11组合构成本装置。
本发明一种复合式视觉导航方法,如图2所示,该方法包括以下步骤:
步骤301:启动三目立体视觉传感器;
步骤302:立体视觉传感器获取场景的三目图像,根据立体匹配方法,得到场景的深度图像,继而根据已标定的数学模型重构出三维场景;
如何得到场景的深度图像,并重构三维场景,现有技术中已有多种解决方案,在此不再赘述。
步骤303:机器人根据重构的结果,建立环境的可视图模型,从而进行全局路径规划:根据A*最优搜索方法规划出从当前点到目标点的最优路径,这里的最优路径是一系列顺次联结的直线段,其首末端点成为路径上的关键路点(waypoint)或称子目标点(subgoal)。A*算法可参考“Path planning for a mobilerobot”(C.Alexopoulos,1992),在此不再详述。
上述的环境的可视图模型可以是环境的栅格-可视图模型。在该模型上,所有栅格划归两类属性,一类是被障碍物占有的栅格,另一类是自由的、未被占有的栅格。对于步骤302中立体视觉的重构数据,通过一种形态学方法(参考《图像理解与计算机视觉》,章毓晋,2000)在栅格地图上生成各个障碍物区域的最小多边形凸包,在此基础上得到环境的栅格-可视图模型,各凸多边形顶点组成A*算法的搜索空间,全局路径规划的结果就是联结一系列多边形顶点的直线段序列。
有关栅格地图的创建方法可参考“High resolution maps from wide anglesonar”(H.P.Moravec,1985),关于可视图的概念参考“Path planning for a mobilerobot”(C.Alexopoulos,1992),在此不再赘述。
步骤304:启动结构光视觉传感器。
步骤305:确定当前子目标,并向所确定的当前子目标运动,这里所述的当前子目标为:在全局路径规划中,当前所要到达的子目标。
步骤306:判断结构光视觉传感器是否探测到新的障碍物:如探测到新的障碍物,则执行步骤307,如未探测到新的障碍物,则继续跟踪全局路径向当前子目标运动,执行步骤309。
这里判断是否探测到新的障碍物的方法为:结构光视觉传感器继续对周围的环境进行探测,并将当前时刻、当前位置局部坐标系下的三维数据映射到栅格地图上。若此时映射到的栅格单元对应可视图中的“占有”部分,说明两视觉传感器探测到的环境信息一致,此栅格单元保持原有“被占有”的属性;反之,若映射到的栅格单元对应可视图中的“自由”部分,说明两视觉传感器探测到的环境信息不一致(产生这种不一致的原因有:立体遮挡,误匹配,最新出现的动态障碍物等),此栅格单元更改原有属性。
步骤307:进行局部规划避障:采用矢量场直方图法(VFH,Vector FieldHistogram)进行有效避障,避障过程仍以全局规划的下一个目标点为当前子目标向前运动,VFH算法可参考“The vector field histogram-fast obstacle avoidancefor mobile robots”(J.Borenstein,1991),在此不再赘述。
步骤308:根据局部路径规划的结果,判断是否确认不能够到达当前子目标点。
当两种视觉方法探测到严重不一致的情况,确认不能到达当前子目标点时,返回步骤301:启动立体视觉传感器重新进行全局路径规划,做出从当前位置到全局目标点的最优路径规划。
如未确认不能到达子目标,则返回步骤306,按照局部路径规划继续向当前子目标运动且结构光传感器继续对周围环境进行探测。
步骤309:判断是否到达当前子目标,如达到当前子目标,执行步骤310,如未到达当前子目标,返回步骤306,结构光传感器继续对周围环境进行探测。
步骤310:判断所达到的当前子目标是否为全局目标,如到达全局目标,流程结束;如未到达全局目标,返回步骤305:重新确定当前子目标,即将下一子目标确定为当前子目标,并向所确定的当前子目标运动。
这里判断是否到达当前子目标、判断所到达的当前子目标是否为全局目标,可根据前述建立的环境的可视图模型中包括的目标点信息进行判断。
下面再以一具体实施例来说明本发明。
在如图3所示的场景下对机器人的导航性能进行了测试,场地范围约为10m×4m,共有A、B、C、D、E、F六个固定障碍物,G为机器人出发后在其运动轨迹上另外放置的一个障碍物。如图4所示,以机器人出发点为坐标原点,建立环境坐标系。在该位置处由立体视觉三维数据构建栅格-可视图,并进行全局路径规划。注意到,障碍物F被障碍物C完全遮挡,因而立体视觉感知的环境信息并不充分,全局路径也并非完全可靠。
机器人将上述规划结果传递至局部运动模块,接下来机器人跟踪此全局路径,并启动结构光视觉传感器探测环境。在从出发点到子目标点的运动过程中,如图5所示,在机器人的运动轨迹上放置另外一个障碍物G,该障碍物被结构光视觉所感知,因此机器人修正原有的路径,绕开障碍物G并到达子目标点。在穿越障碍物A~E的过程中,没有出现新的障碍物,结构光视觉探测到与全局规划下的栅格-可视图一致的环境信息,因而机器人简单地跟踪路径。此后,结构光视觉探测到由于遮挡而未被立体视觉所探测的障碍物F,因此机器人再次修改路径,并最终到达目标点。若省去全局路径规划,仅启动结构光视觉传感器和局部规划模块,机器人也能躲避障碍物并到达目标,运动轨迹如图6所示。对实验结果进行比较可以看出,全局指导下的路径规划明显优于未经全局指导的单纯局部运动规划的结果。
以上所述,仅为本发明的较佳实施例而已,并非用于限定本发明的保护范围。
Claims (7)
1.一种复合式视觉导航装置,由CCD摄像机、激光器、机械支架等组成,其特征在于,整个装置由两部分结合而成:一个CCD摄像机和一个激光器构成结构光视觉传感器,用以进行局部路径规划;三个CCD摄像机构成三目立体视觉传感器,用以进行全局路径规划。
2.根据权利要求1所述的装置,其特征在于,其中CCD摄像机和激光器具有偏航和俯仰两个方向的旋转自由度,用以调节视觉传感器的位姿。
3.根据权利要求1或2所述的装置,其特征在于,在结构光传感器的CCD摄像机前安装一中心波长与激光器相对应的干涉滤光片。
4.根据权利要求3所述的装置,其特征在于,所述干涉滤光片为窄带通干涉滤光片。
5.一种复合式视觉导航方法,基于权利要求1所述的装置,其特征在于,该方法包括以下步骤:
a、启动立体视觉传感器,进行全局规划:规划出从当前点到目标点的最优路径;
b、启动结构光视觉传感器,在跟踪全局路径或向当前子目标运动的过程中,探测是否存在与全局规划不一致的环境信息,
若没探测到,则继续按全局路径前进,若探测到,利用局部规划进行避障,避障过程仍以全局规划中的当前子目标为目标点,
在两种视觉方法探测到严重不一致的情况致使不能达到当前子目标点时,返回步骤a:启动立体视觉传感器重新进行全局路径规划,做出从当前位置到目标点的最优路径规划;
c、判断到达的当前子目标是否是全局目标,
若到达的当前子目标是全局目标,导航流程结束,
若到达的当前子目标不是全局目标,返回步骤b:将下一个子目标确定为当前子目标,继续向子目标运动并探测是否存在与全局规划不一致的环境信息。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,步骤a进一步包括,建立环境的可视图模型进行全局规划。
7.根据权力要求6所述的方法,其特征在于,所述的环境的可视图模型为环境的栅格-可视图模型。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CNB2007101207377A CN100468265C (zh) | 2007-08-24 | 2007-08-24 | 一种复合式视觉导航方法与装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CNB2007101207377A CN100468265C (zh) | 2007-08-24 | 2007-08-24 | 一种复合式视觉导航方法与装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN101122800A true CN101122800A (zh) | 2008-02-13 |
CN100468265C CN100468265C (zh) | 2009-03-11 |
Family
ID=39085153
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CNB2007101207377A Expired - Fee Related CN100468265C (zh) | 2007-08-24 | 2007-08-24 | 一种复合式视觉导航方法与装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN100468265C (zh) |
Cited By (36)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102122171A (zh) * | 2010-12-28 | 2011-07-13 | 北京航空航天大学 | 一种基于智能移动机器人的多微纳探测器组网联合演示验证系统 |
CN101691037B (zh) * | 2009-10-09 | 2012-10-03 | 南京航空航天大学 | 一种基于主动视觉感知和混沌演化的移动机器人定位方法 |
CN103376838A (zh) * | 2012-04-13 | 2013-10-30 | 陈奕彰 | 自动控制设备 |
CN103495807A (zh) * | 2013-09-27 | 2014-01-08 | 重庆大学 | 多机器人光纤激光切割系统 |
CN103605368A (zh) * | 2013-12-04 | 2014-02-26 | 苏州大学张家港工业技术研究院 | 一种动态未知环境中路径规划方法及装置 |
CN103674015A (zh) * | 2013-12-13 | 2014-03-26 | 国家电网公司 | 一种无轨化定位导航方法及装置 |
CN103810700A (zh) * | 2014-01-14 | 2014-05-21 | 燕山大学 | 基于深度图像利用遮挡信息确定下一最佳观测方位的方法 |
CN104111071A (zh) * | 2014-07-10 | 2014-10-22 | 上海宇航系统工程研究所 | 基于激光测距与摄像机视觉融合的高精度位姿解算方法 |
CN104407616A (zh) * | 2014-12-03 | 2015-03-11 | 沈阳工业大学 | 基于免疫网络算法的移动机器人动态路径规划方法 |
CN104516350A (zh) * | 2013-09-26 | 2015-04-15 | 沈阳工业大学 | 一种复杂环境中的移动机器人路径规划方法 |
CN105320137A (zh) * | 2015-11-16 | 2016-02-10 | 江苏物联网研究发展中心 | 面向家庭服务的室内轮式机器人 |
CN106679676A (zh) * | 2017-01-10 | 2017-05-17 | 北京航空航天大学 | 一种单视场多功能光学敏感器及实现方法 |
CN106949893A (zh) * | 2017-03-24 | 2017-07-14 | 华中科技大学 | 一种三维避障的室内机器人导航方法和系统 |
CN107289938A (zh) * | 2017-05-27 | 2017-10-24 | 中国北方车辆研究所 | 一种地面无人平台局部路径规划方法 |
CN107436148A (zh) * | 2016-05-25 | 2017-12-05 | 深圳市朗驰欣创科技股份有限公司 | 一种基于多地图的机器人导航方法及装置 |
CN107748561A (zh) * | 2017-09-25 | 2018-03-02 | 华南理工大学 | 一种基于多传感参数的无人船局部避障系统及方法 |
CN107831675A (zh) * | 2016-09-16 | 2018-03-23 | 天津思博科科技发展有限公司 | 基于智能学习技术的在线机器人控制装置 |
CN108226938A (zh) * | 2017-12-08 | 2018-06-29 | 华南理工大学 | 一种agv小车的定位系统和方法 |
CN108241373A (zh) * | 2017-12-29 | 2018-07-03 | 深圳市越疆科技有限公司 | 避障方法和智能机器人 |
CN108475059A (zh) * | 2015-12-15 | 2018-08-31 | 高通股份有限公司 | 自主视觉导航 |
CN108566535A (zh) * | 2018-04-23 | 2018-09-21 | 苏州中科先进技术研究院有限公司 | 智能移动相机以及智能移动监控系统 |
CN108670746A (zh) * | 2018-06-29 | 2018-10-19 | 合肥信亚达智能科技有限公司 | 一种高识别度路径优化智能监控导盲方法及系统 |
CN108670745A (zh) * | 2018-06-29 | 2018-10-19 | 合肥信亚达智能科技有限公司 | 一种基于语音识别准入的盲人导航方法及系统 |
CN108733045A (zh) * | 2017-09-29 | 2018-11-02 | 北京猎户星空科技有限公司 | 机器人及其避障方法以及计算机可读存储介质 |
CN109029257A (zh) * | 2018-07-12 | 2018-12-18 | 中国科学院自动化研究所 | 基于立体视觉和结构光视觉的大型工件位姿测量系统、方法 |
CN109443357A (zh) * | 2018-08-31 | 2019-03-08 | 董箭 | 基于全凸包扩张算法的障碍物间最优路径解算方法 |
CN109640047A (zh) * | 2018-12-21 | 2019-04-16 | 上海电气电站设备有限公司 | 一种应用于发电机定子膛内检测的超薄型爬壁机器人 |
CN109640046A (zh) * | 2018-12-21 | 2019-04-16 | 上海电气电站设备有限公司 | 应用于定子膛内检测爬壁机器人的摄像及传感器安装模块 |
CN110032182A (zh) * | 2019-03-11 | 2019-07-19 | 中山大学 | 一种融合可视图法和稳定稀疏随机快速树机器人规划算法 |
CN110262518A (zh) * | 2019-07-22 | 2019-09-20 | 上海交通大学 | 基于轨迹拓扑地图和避障的车辆导航方法、系统及介质 |
CN110456791A (zh) * | 2019-07-30 | 2019-11-15 | 中国地质大学(武汉) | 一种基于单目视觉的腿式移动机器人目标测距与识别系统 |
CN111590589A (zh) * | 2020-06-04 | 2020-08-28 | 小狗电器互联网科技(北京)股份有限公司 | 机器人及目标物定位系统 |
CN111654606A (zh) * | 2020-06-04 | 2020-09-11 | 小狗电器互联网科技(北京)股份有限公司 | 结构光装置 |
CN111897340A (zh) * | 2020-08-05 | 2020-11-06 | 电子科技大学 | 一种智能机器人长距离自主导航的方法 |
CN113156968A (zh) * | 2021-05-06 | 2021-07-23 | 郑州铁路职业技术学院 | 一种移动机器人的路径规划方法及系统 |
CN113776542A (zh) * | 2021-09-17 | 2021-12-10 | 北京控制工程研究所 | 一种全局地图和局部地图结合的火星车视觉导航方法 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4789940A (en) * | 1985-08-30 | 1988-12-06 | Texas Instruments Incorporated | Method and apparatus for filtering reflections from direct images for mobile robot navigation |
-
2007
- 2007-08-24 CN CNB2007101207377A patent/CN100468265C/zh not_active Expired - Fee Related
Cited By (50)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101691037B (zh) * | 2009-10-09 | 2012-10-03 | 南京航空航天大学 | 一种基于主动视觉感知和混沌演化的移动机器人定位方法 |
CN102122171A (zh) * | 2010-12-28 | 2011-07-13 | 北京航空航天大学 | 一种基于智能移动机器人的多微纳探测器组网联合演示验证系统 |
CN103376838A (zh) * | 2012-04-13 | 2013-10-30 | 陈奕彰 | 自动控制设备 |
CN104516350B (zh) * | 2013-09-26 | 2017-03-22 | 沈阳工业大学 | 一种复杂环境中的移动机器人路径规划方法 |
CN104516350A (zh) * | 2013-09-26 | 2015-04-15 | 沈阳工业大学 | 一种复杂环境中的移动机器人路径规划方法 |
CN103495807B (zh) * | 2013-09-27 | 2015-08-19 | 重庆大学 | 多机器人光纤激光切割系统 |
CN103495807A (zh) * | 2013-09-27 | 2014-01-08 | 重庆大学 | 多机器人光纤激光切割系统 |
CN103605368A (zh) * | 2013-12-04 | 2014-02-26 | 苏州大学张家港工业技术研究院 | 一种动态未知环境中路径规划方法及装置 |
CN103674015A (zh) * | 2013-12-13 | 2014-03-26 | 国家电网公司 | 一种无轨化定位导航方法及装置 |
CN103674015B (zh) * | 2013-12-13 | 2017-05-10 | 国家电网公司 | 一种无轨化定位导航方法及装置 |
CN103810700B (zh) * | 2014-01-14 | 2017-01-11 | 燕山大学 | 基于深度图像利用遮挡信息确定下一最佳观测方位的方法 |
CN103810700A (zh) * | 2014-01-14 | 2014-05-21 | 燕山大学 | 基于深度图像利用遮挡信息确定下一最佳观测方位的方法 |
CN104111071B (zh) * | 2014-07-10 | 2017-01-18 | 上海宇航系统工程研究所 | 基于激光测距与摄像机视觉融合的高精度位姿解算方法 |
CN104111071A (zh) * | 2014-07-10 | 2014-10-22 | 上海宇航系统工程研究所 | 基于激光测距与摄像机视觉融合的高精度位姿解算方法 |
CN104407616A (zh) * | 2014-12-03 | 2015-03-11 | 沈阳工业大学 | 基于免疫网络算法的移动机器人动态路径规划方法 |
CN105320137A (zh) * | 2015-11-16 | 2016-02-10 | 江苏物联网研究发展中心 | 面向家庭服务的室内轮式机器人 |
CN108475059A (zh) * | 2015-12-15 | 2018-08-31 | 高通股份有限公司 | 自主视觉导航 |
CN108475059B (zh) * | 2015-12-15 | 2021-11-09 | 高通股份有限公司 | 自主视觉导航 |
CN107436148A (zh) * | 2016-05-25 | 2017-12-05 | 深圳市朗驰欣创科技股份有限公司 | 一种基于多地图的机器人导航方法及装置 |
CN107436148B (zh) * | 2016-05-25 | 2020-09-25 | 深圳市朗驰欣创科技股份有限公司 | 一种基于多地图的机器人导航方法及装置 |
CN107831675A (zh) * | 2016-09-16 | 2018-03-23 | 天津思博科科技发展有限公司 | 基于智能学习技术的在线机器人控制装置 |
CN106679676B (zh) * | 2017-01-10 | 2019-08-27 | 北京航空航天大学 | 一种单视场多功能光学敏感器及实现方法 |
CN106679676A (zh) * | 2017-01-10 | 2017-05-17 | 北京航空航天大学 | 一种单视场多功能光学敏感器及实现方法 |
CN106949893A (zh) * | 2017-03-24 | 2017-07-14 | 华中科技大学 | 一种三维避障的室内机器人导航方法和系统 |
CN106949893B (zh) * | 2017-03-24 | 2019-05-21 | 华中科技大学 | 一种三维避障的室内机器人导航方法和系统 |
CN107289938B (zh) * | 2017-05-27 | 2021-11-02 | 中国北方车辆研究所 | 一种地面无人平台局部路径规划方法 |
CN107289938A (zh) * | 2017-05-27 | 2017-10-24 | 中国北方车辆研究所 | 一种地面无人平台局部路径规划方法 |
CN107748561B (zh) * | 2017-09-25 | 2021-02-19 | 华南理工大学 | 一种基于多传感参数的无人船局部避障系统及方法 |
CN107748561A (zh) * | 2017-09-25 | 2018-03-02 | 华南理工大学 | 一种基于多传感参数的无人船局部避障系统及方法 |
CN108733045A (zh) * | 2017-09-29 | 2018-11-02 | 北京猎户星空科技有限公司 | 机器人及其避障方法以及计算机可读存储介质 |
CN108226938A (zh) * | 2017-12-08 | 2018-06-29 | 华南理工大学 | 一种agv小车的定位系统和方法 |
CN108226938B (zh) * | 2017-12-08 | 2021-09-21 | 华南理工大学 | 一种agv小车的定位系统和方法 |
CN108241373A (zh) * | 2017-12-29 | 2018-07-03 | 深圳市越疆科技有限公司 | 避障方法和智能机器人 |
CN108566535A (zh) * | 2018-04-23 | 2018-09-21 | 苏州中科先进技术研究院有限公司 | 智能移动相机以及智能移动监控系统 |
CN108670745A (zh) * | 2018-06-29 | 2018-10-19 | 合肥信亚达智能科技有限公司 | 一种基于语音识别准入的盲人导航方法及系统 |
CN108670746A (zh) * | 2018-06-29 | 2018-10-19 | 合肥信亚达智能科技有限公司 | 一种高识别度路径优化智能监控导盲方法及系统 |
CN109029257A (zh) * | 2018-07-12 | 2018-12-18 | 中国科学院自动化研究所 | 基于立体视觉和结构光视觉的大型工件位姿测量系统、方法 |
CN109443357A (zh) * | 2018-08-31 | 2019-03-08 | 董箭 | 基于全凸包扩张算法的障碍物间最优路径解算方法 |
CN109640047A (zh) * | 2018-12-21 | 2019-04-16 | 上海电气电站设备有限公司 | 一种应用于发电机定子膛内检测的超薄型爬壁机器人 |
CN109640046A (zh) * | 2018-12-21 | 2019-04-16 | 上海电气电站设备有限公司 | 应用于定子膛内检测爬壁机器人的摄像及传感器安装模块 |
CN110032182A (zh) * | 2019-03-11 | 2019-07-19 | 中山大学 | 一种融合可视图法和稳定稀疏随机快速树机器人规划算法 |
CN110032182B (zh) * | 2019-03-11 | 2022-02-11 | 中山大学 | 一种融合可视图法和稳定稀疏随机快速树机器人规划算法 |
CN110262518A (zh) * | 2019-07-22 | 2019-09-20 | 上海交通大学 | 基于轨迹拓扑地图和避障的车辆导航方法、系统及介质 |
CN110456791A (zh) * | 2019-07-30 | 2019-11-15 | 中国地质大学(武汉) | 一种基于单目视觉的腿式移动机器人目标测距与识别系统 |
CN111654606A (zh) * | 2020-06-04 | 2020-09-11 | 小狗电器互联网科技(北京)股份有限公司 | 结构光装置 |
CN111590589A (zh) * | 2020-06-04 | 2020-08-28 | 小狗电器互联网科技(北京)股份有限公司 | 机器人及目标物定位系统 |
CN111654606B (zh) * | 2020-06-04 | 2024-04-09 | 北京小狗吸尘器集团股份有限公司 | 结构光装置 |
CN111897340A (zh) * | 2020-08-05 | 2020-11-06 | 电子科技大学 | 一种智能机器人长距离自主导航的方法 |
CN113156968A (zh) * | 2021-05-06 | 2021-07-23 | 郑州铁路职业技术学院 | 一种移动机器人的路径规划方法及系统 |
CN113776542A (zh) * | 2021-09-17 | 2021-12-10 | 北京控制工程研究所 | 一种全局地图和局部地图结合的火星车视觉导航方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN100468265C (zh) | 2009-03-11 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN100468265C (zh) | 一种复合式视觉导航方法与装置 | |
CN102042835B (zh) | 自主式水下机器人组合导航系统 | |
Rovira-Más et al. | Stereo vision three-dimensional terrain maps for precision agriculture | |
Davison | Mobile robot navigation using active vision | |
Krotkov et al. | Terrain mapping for a walking planetary rover | |
CN107600067A (zh) | 一种基于多视觉惯导融合的自主泊车系统及方法 | |
EP2287694B1 (en) | Distributed visual guidance for a mobile robotic device | |
Moorehead et al. | Autonomous navigation field results of a planetary analog robot in antarctica | |
CN107036594A (zh) | 智能电站巡检智能体的定位与多粒度环境感知技术 | |
CN109360245A (zh) | 无人驾驶车辆多相机系统的外参数标定方法 | |
CN108536145A (zh) | 一种使用机器视觉进行智能跟随的机器人系统及运行方法 | |
CN101308023A (zh) | 基于异构视觉传感器系统的导航装置和方法 | |
Holz et al. | Continuous 3D sensing for navigation and SLAM in cluttered and dynamic environments | |
CN116540784B (zh) | 一种基于视觉的无人系统空地协同导航与避障方法 | |
Lamon et al. | Mapping with an autonomous car | |
von Stumberg et al. | Autonomous exploration with a low-cost quadrocopter using semi-dense monocular slam | |
CN116352722A (zh) | 多传感器融合的矿山巡检救援机器人及其控制方法 | |
Guerrero et al. | Towards LIDAR-RADAR based terrain mapping | |
Berlin | Spirit of berlin: An autonomous car for the DARPA urban challenge hardware and software architecture | |
Li et al. | Object-Aware View Planning for Autonomous 3D Model Reconstruction of Buildings Using a Mobile Robot | |
Malartre et al. | Real-time dense digital elevation map estimation using laserscanner and camera slam process | |
Klaser et al. | Vision-based autonomous navigation with a probabilistic occupancy map on unstructured scenarios | |
Jarvis | Terrain-aware path guided mobile robot teleoperation in virtual and real space | |
Rovira-Más et al. | Bifocal stereoscopic vision for intelligent vehicles | |
Gujarathi et al. | Design and Development of Autonomous Delivery Robot |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
C14 | Grant of patent or utility model | ||
GR01 | Patent grant | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20090311 Termination date: 20160824 |
|
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |