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安光所在大場景下基于視覺的多機(jī)器人全局定位方面取得新進(jìn)展
近日,中國科學(xué)院合肥物質(zhì)科學(xué)研究院安光所光電子中心計算機(jī)視覺團(tuán)隊研發(fā)出適用于大場景的多機(jī)器人協(xié)同定位新技術(shù)。相關(guān)研究成果發(fā)表在機(jī)器人領(lǐng)域國際Top期刊IEEE Robotics and Automation Letters (IEEE RA-L)上。 
在智能機(jī)器人領(lǐng)域,基于視覺的同步定位與地圖構(gòu)建技術(shù)(SLAM)因視覺傳感器具有成本低、部署靈活、信息量豐富等優(yōu)勢,成為行業(yè)研究熱點(diǎn)。在大規(guī)模環(huán)境中,通過共享地圖數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)協(xié)同作業(yè)可大幅提升工作效率。然而,實(shí)現(xiàn)多機(jī)器人系統(tǒng)中不同機(jī)器人間的全局定位(Multi-Robot Global Localization, MR-GL)依然面臨諸多挑戰(zhàn)。特別是在機(jī)器人初始位姿未知、環(huán)境動態(tài)變化劇烈的情況下,不同機(jī)器人間視角差異造成的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)匹配困難,動態(tài)場景對算法的實(shí)時性與魯棒性(一個系統(tǒng)在面臨著內(nèi)部結(jié)構(gòu)或外部環(huán)境的改變時也能夠維持其功能穩(wěn)定運(yùn)行的能力)提出了更高要求。此外,如何在保障精度的同時快速完成多機(jī)協(xié)同定位,是影響協(xié)同任務(wù)能否成功執(zhí)行的關(guān)鍵因素之一。
針對上述難題,研究團(tuán)隊創(chuàng)新性地提出了一種融合語義與幾何三重約束的圖匹配多機(jī)器人全局定位方法——SGT-MGL。該方法首先提取場景中對象的語義與幾何特征,并通過拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)刻畫其空間分布關(guān)系。為增強(qiáng)對象的區(qū)分性,研究人員基于語義信息與相對距離構(gòu)建了三角形描述符,進(jìn)一步提升了特征辨識度。考慮到語義與幾何信息的互補(bǔ)特性,創(chuàng)新性提出了一種融合語義標(biāo)簽、空間夾角及相對距離信息的三維直方圖描述符,有效提升了三角形描述符的穩(wěn)定性與不變性。為進(jìn)一步降低噪聲干擾,研究團(tuán)隊采用"由粗到精"的匹配策略,提出了一種由全局幾何結(jié)構(gòu)篩選關(guān)鍵點(diǎn)位,并結(jié)合局部與全局圖匹配方法,實(shí)現(xiàn)了多機(jī)器人間的高精度六自由度(6-DoF)(三維位置+三維朝向)姿態(tài)估計。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法在提升全局定位精度方面具有顯著優(yōu)勢。
實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示,該技術(shù)在復(fù)雜動態(tài)環(huán)境中的定位精度較傳統(tǒng)方法提升顯著。其創(chuàng)新性的三重約束機(jī)制,既保證了算法在視角差異下的魯棒性,又通過分級處理兼顧了運(yùn)算效率,為未來智能醫(yī)院、智能工廠等場景的多機(jī)器人協(xié)同作業(yè)提供了關(guān)鍵技術(shù)支撐。
該項工作的第一作者為王凡博士后,通訊作者為張文副研究員和劉勇研究員。本研究得到了國家自然科學(xué)基金、合肥物質(zhì)院院長基金和國家重點(diǎn)研發(fā)計劃的支持。

所提出的多機(jī)器人全局定位方法在KITTI08序列數(shù)據(jù)集上的應(yīng)用
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