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基于改进Lego Loam算法的移动机器人路径规划及导航研究 被引量：3
1
作者 凌新宇 张立臣 黄洪斌 《榆林学院学报》 2025年第2期101-105,共5页
为了解决移动机器人在三维环境中容易碰到障碍物以及Lego Loam算法在提取地面时的杂点问题。本文提出将最近邻插值法与体素滤波相结合的SLAM系统,在静态环境下进行仿真实验,在不丢失点云特征的情况下对地面杂点进行滤波。与原Lego Loam... 为了解决移动机器人在三维环境中容易碰到障碍物以及Lego Loam算法在提取地面时的杂点问题。本文提出将最近邻插值法与体素滤波相结合的SLAM系统,在静态环境下进行仿真实验,在不丢失点云特征的情况下对地面杂点进行滤波。与原Lego Loam算法相比,地面点云的发布时间缩短了16.89%,经过omp并行处理后总点云提取及匹配时间降低2.9%。将所设计的算法应用于实际机器人平台进行验证,根据获得的点云图完成重定位,并同步映射二维栅格图进行导航。在动态环境下,本文将传统的二维定位算法与三维定位算法进行了对比,该平台下三维点云定位的可行性优于传统的二维定位算法。在完成定位和导航配置后,机器人最终可以有效地到达目标点。 展开更多
关键词 机器人 lego loam算法 点云 导航
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基于LeGO-LOAM算法的激光雷达定位与室内地图构建
2
作者 王勇涛 文志东 +1 位作者 陈浩 谈世磊 《激光杂志》 北大核心 2025年第9期154-159,共6页
本研究提出了一种基于LeGO-LOAM算法的激光雷达定位与室内地图构建方法,旨在解决无人机导航中高精度实时定位与地图构建的需求。针对LOAM算法在室内地面丰富场景下对地面特征利用不足的问题,LeGO-LOAM算法通过改进LOAM框架,在点云分割... 本研究提出了一种基于LeGO-LOAM算法的激光雷达定位与室内地图构建方法,旨在解决无人机导航中高精度实时定位与地图构建的需求。针对LOAM算法在室内地面丰富场景下对地面特征利用不足的问题,LeGO-LOAM算法通过改进LOAM框架,在点云分割阶段显式分离地面点,并在特征提取与雷达里程计优化阶段引入地面平面约束,显著提升了算法在轻量化和地面优化方面的性能:其轻量化设计支持低功耗嵌入式系统实时运行,而地面约束优化有效抑制了俯仰角与高度方向的漂移,提升了分割与建图精度。算法核心包括点云分割、特征提取、雷达里程计和建图模块,结合Velodyne VLP-16激光雷达采集的稀疏点云数据,实现了6自由度位姿估计与高效地图构建。实验表明,该算法通过八叉树(Octomap)压缩点云数据,地图存储空间降低至原始点云的约15%,同时支持基于概率更新的动态障碍物处理,增强了地图的鲁棒性。在实验室场景的验证中,LeGO-LOAM算法展现出高精度定位能力(平均绝对轨迹误差(ATE)为0.25 m)与高效地图压缩性能,为无人机自主导航提供了可靠解决方案。 展开更多
关键词 lego-loam算法 激光雷达定位 室内地图构建 八叉树地图 点云分割 特征提取
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激光雷达IMU紧耦合的室内大范围SLAM方法 被引量：6
3
作者 林子祥 张斌 +1 位作者 王嘉盛 湛敏 《现代电子技术》 2023年第20期135-141,共7页
针对激光雷达SLAM算法在室内大范围场景中建图与定位精确度低、鲁棒性差的问题,提出一种激光雷达IMU紧耦合的SLAM方法。该方法基于LeGO-LOAM算法,在点云去畸变环节引入惯性测量单元(IMU)数据,将IMU预积分的结果作为初始位姿,消除点云畸... 针对激光雷达SLAM算法在室内大范围场景中建图与定位精确度低、鲁棒性差的问题,提出一种激光雷达IMU紧耦合的SLAM方法。该方法基于LeGO-LOAM算法,在点云去畸变环节引入惯性测量单元(IMU)数据,将IMU预积分的结果作为初始位姿,消除点云畸变;在点云配准环节,将IMU预积分的结果作为迭代优化时的初始位姿,提升点云配准精度,从而提高机器人位姿估计的准确性;在后端优化环节,通过构建因子图的方式引入激光里程计因子、IMU预积分因子及回环因子,得到全局最优解,进一步提升建图与定位的精度。为验证所提方法的可行性,设计不同场景下LeGO-LOAM算法与改进SLAM算法的对比实验。实验结果表明,在室内大范围场景下,改进的SLAM算法能够减少轨迹波动,提升建图效果及轨迹精度,增强算法的鲁棒性。 展开更多
关键词 激光雷达 SLAM算法 惯性测量单元(IMU) 紧耦合 lego-loam算法 点云去畸变 点云配准 因子图
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基于激光点云匹配定位的公交场站精准定位控制研究 被引量：1
4
作者 田宇 许天淼 《传动技术（中英文）》 2024年第3期14-18,共5页
现阶段随着电动公交的飞速发展,充电场站不充足,公交充电耗时、费力等问题凸显出来。针对这一问题提出了基于激光雷达的公交场站精准定位技术,这一技术的提出可以实现车辆的自动充电功能,有效缓解了充电费时等问题,提高人类的生产效率... 现阶段随着电动公交的飞速发展,充电场站不充足,公交充电耗时、费力等问题凸显出来。针对这一问题提出了基于激光雷达的公交场站精准定位技术,这一技术的提出可以实现车辆的自动充电功能,有效缓解了充电费时等问题,提高人类的生产效率。高精度地图的构建是智能驾驶领域开发与使用中必不可少的一环,也是定位与导航规划的前提,而激光雷达是构建高精度地图必不可少的传感器。采用LeGO-LOAM算法实现较高精度的建图操作。实验结果表明,相较LIO-SAM算法,LeGO-LOAM算法可以较好地实现公交场站的精确建图与定位。 展开更多
关键词 智能驾驶 激光雷达 LIO-SAM算法 lego-loam算法
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