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里程计、推算定位与视觉里程计
??:未知 ??:admin ??:2019-07-23 ??:
 

  里程计是一种利用从移动传感器获得的数据来估计物体位置随时间的变化而改变的方法。该方法被用在许多种机器人系统(轮式或者腿式)上面,来来求得位置的估计时所产生的误差十分敏感。快速、精确的数据采集,设备标定以及处理过程对于高效的使用该方法是十分必要的。

  假设一个机器人在其轮子或腿关节处配备有旋转编码器等设备,当它向前移动一段时间后,想要知道大致的移动距离,借助旋转编码器,可以测量出轮子旋转的圈数,如果知道了轮子的周长,便可以计算出机器人移动的距离。

  假设有一个简单的机器人,配备有两个能够前后移动的轮子,这两个轮子是平行安装的,并且相距机器人的中心的距离是相等的。假如每个电机都配备有一个旋转编码器,我们便可以计算出任意一个轮子向前或向后移动一个单位时,机器人中心实际移动的距离。该单位长度为轮子周长的某一比例值,该比例依赖于编码器的精度。

  假设左边的轮子向前移动了一个单位,而右边的轮子保持静止,则右边的轮子可以被看做是旋转轴,而左边的轮子沿顺时针方向移动了一小段圆弧。因为我们定义的单位移动距离的值通常都很小,我们可以粗略的将该段圆弧看做是一条线段。因此,左轮的初始与最终位置点,右轮的位置点就构成一个三角形A。

  同时,机器人中心的初始与最终位置点,以及右轮的位置点,也构成了一个三角形B。由于机器人中心到两轮子的距离相等,同时,两三角形共用以右轮位置为顶点的角,故三角形A,B相似。在这种情况下,机器人中心位置的改变量为半个单位长度。机器人转过的角度可以用正弦定理求出。

  在导航系统中,推算定位(DR)是一个借助于先前已知位置,以及估计出的速度随时间的变化量来推导出当前位置的过程。尽管最初的推算定位方法在目前的导航系统中已不再使用,但是,现今流行的惯性导航系统,也是依赖于推算定位来估计物体位置的。

  推算定位方法的一个劣势在于其计算出的新的位置值仅仅借助前一步的值推导出来,位置估计的误差和不确定性是累积的,因此,其推导出的值的误差和不确定性随着时间的增加而增长。

  推算定位方法也被一些低端的、对任务要求不是非常苛刻,约束(时间、重量)较多的机器人系统所采用。它经常被用来降低自主移动机器人对传感技术的依赖,例如,超声传感器,GPS,线性或者旋转编码器等,这可以大大降低机器人成本,计算复杂度,并能够重复使用。由于板载CPU的计算性能有较大差距,应用环境有所不同,需要推算的距离范围从几毫米到数千米不等,这依赖于机器人的运行时间,移动速度,移动的距离以及其他一些因素。处于这样的原因,许多自主移动机器人都装备有定位传感器,如上面列出的一些。

  在机器人学与计算机视觉领域,视觉里程计是一个通过分析相关图像序列,来确定机器人位置和朝向的过程。

  在导航系统中,里程计(odometry)是一种利用致动器的移动数据来估算机器人位置随时间改变量的方法。例如,测量轮子转动的旋转编码器设备。里程计总是会遇到精度问题,例如轮子的打滑就会导致产生机器人移动的距离与轮子的旋转圈数不一致的问题。当机器人在不光滑的表面运动时,误差是由多种因素混合产生的。由于误差随时间的累积,导致了里程计的读数随着时间的增加,而变得越来越不可靠。

  视觉里程计是一种利用连续的图像序列来估计机器人移动距离的方法。视觉里程计增强了机器人在任何表面以任何方式移动时的导航精度。

  (2)、可选方法2:查找特征的几何与3D属性,以最小化基于相邻两帧之间的重投影误差的罚函数值。这可以通过数学上的最小化方法

  最近做一个机器人采用差速驱动的原理,故总结一下关于差速驱动相关计算。下图是移动机器人在两个相邻时刻的位姿,其中是两相邻时刻移动机器人绕圆弧运动的角度,是两相邻时刻移动机器航向角(朝向角head)的变化...博文来自:菠菜的博客

  关注我新建的公众号搜索惯导学习或learnsins大家一起来学习惯导的速度是由积分而来,存在误差随时间的积累,而里程计的速度是直接测量量,其误差不随时间变化。由于这一特点,惯导与里程计的组合具有比纯惯...博文来自:JustForDream_ByGhy的博客

  里程计直接会作为建图或者导航的时候的输入,所以起着至关重要的做,准确性直接影响建图和导航的效果。单独使用轮子编码器得到的里程计与融合了IMU数据的里程计最终效果如何,我们这里做个测试来对比下。有2种方...博文来自:PIBOT导航机器人

  一、在ROS当中,里程计是一种利用从移动传感器获得的数据来估计物体位置随时间的变化而改变的方法。二、而在ROS当中里程计信息可以分为两个部分:一个是位姿(位置和姿态),一个是速度(线速度和角速度)。三...博文来自:木易的博客

  1.概述实际使用中会出现轮子打滑和累计误差的情况,这里单单使用编码器得到里程计会出现一定的偏差,虽然激光雷达会纠正,但一个准确的里程对这个系统还是较为重要2.IMU数据获取IMU即为惯性测量单元,一般...博文来自:PIBOT导航机器人

  最近在研究ROS里的导航包,里面的Gmapping算法要求有2个输入,一个是激光数据,通过/scantopic输入,另一个是里程计信息。那么如何获得里程计呢?里程计包含2方面的信息,一方面是位置,领一...博文来自:feixin620的博客

  其实其原理很简单,因为汽车车轮的直径已知,车轮的圆周长便是恒定不变的。由此可以计算出每走一里路车轮要转多少圈,这个数也是恒定不变的。因此只要能够自动把车轮的转数积累下来,然后除以每一里路对应的转数就可...博文来自:的博客

  视觉惯性里程计VIO-VisualInertialOdometry视觉−惯性导航融合SLAM方案视觉惯性SLAM专栏VINS技术路线与代码详解VINS理论与代码详解0——理论基础白话篇vio_data...博文来自:万有文的博客

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  什么是里程计?为什么需要里程计?里程计是衡量我们从初始位姿到终点位姿的一个标准,通俗的说,我们要实现机器人的定位与导航,就需要知道机器人行进了多少距离,是往哪个方向行进的这里我举个例子,gmappin...博文来自:zhu751191958的博客

  做机器人底层程序的时候,经常用到航迹推演(Odometry),无论是定位导航还是普通的方向控制。航迹推演中除了对机器人位姿进行估计,另一个很重要的关系是移动机器人前进速度、转向角速度与左轮速度、右轮速...博文来自:的博客

  我们一般使用里程计odometry获取轮式机器人左右轮子的转速,从而计算出机器人前进的距离,进一步估算出机器人相对于上一次的运动位置。里程计除了可以计算距离也可以计算机器人的转角。如上图所示,机器人运...博文来自:浮生的博客

  二轮差动模型的机器人底盘,是最常见的机器人底盘,像扫地机器人,循迹小车等。作为机器人的移动部件,它需要实现输入输出两大功能。输入:接收控制指令速度V和角速度W(v,w)--单位m/s输出:机器人相对位...博文来自:kyosho的专栏

  视觉领域新手一枚。我在看了一些有关视觉里程计的书籍后,对它的基本原理有了一定的了解,现在想借助一些工程软件对这个过程进行复现一下,但是不知道该怎么操作。大家有没有比较好的教程可以推荐一下呢? 我现在已论坛

  视觉惯性里程计(VIO)本文是Forsteretal.的阅读笔记,自己补充了一点基于鱼眼相机的噪声传递内容。概述使用视觉和惯性部件可以分别定位目标。双目相机通过在像素平面捕捉目标、确定相差从而计算出目...博文来自:hbar1973的博客

  视觉里程计简介什么是视觉里程计?首先我们看一看维基百科的介绍在机器人和计算机视觉问题中,视觉里程计就是一个通过分析处理相关图像序列来确定机器人的位置和姿态。Inroboticsandcomputerv...博文来自:sn_gis的专栏

  视觉里程计的任务是估计相邻图像间相机的运动,分为特征点法和直接法。1.特征点法1.1概念定义:特征点是图像当中具有代表性的部分,这些点在相机视角发生微小变化后依然保持不变组成:由关键点和描述子两部分组...博文来自:danmeng8068的博客

  里程计在slam算法中扮演的作用不言而喻,通常里程计可以分为轮子编码器的里程计(wheelodometry)和视觉里程计(visualodometry)。而视觉里程计又可分为基于单目的视觉里程计(mo...博文来自:J10527的博客

  背景:大量不同参数的移动机器人底盘。部分底盘本地并没有样机,更新代码后无法保证是否正常工作。需要简单有效的反转定义每个轮的左右方向,高效互换各个轮的ID。AGV停止状态判断。对于高分辨率的编码器,不被...博文来自:XiaoxingChens blog

  我采用增量式编码器来实现odometry的计算,首先采用编码器对脉冲进行采样实现左右轮运动状态的获取,然后再利用增量式测程法得到机器人车体当前坐标系的位姿,位姿上一章节就提到位姿包括位置和偏航角the...博文来自:zhu751191958的博客

  1.特征点法视觉SLAM主要分为视觉前端和优化后端。前端也称为视觉里程计(VO),根据相邻图像的信息估计处粗略的相机运动,给够后端提供较好的初始值。VO的实现方法,按是否需要提取特征,可分为特征点的前...博文来自:Hansry的博客

  一、视觉里程计(VisualOdometry)介绍目前,有不止一种方式可以确定移动机器人的轨迹,这里将重点强调“视觉里程计”这种方法。在这种方法中,单个相机或者双目相机被用到,其目的是为了重构出机器人...博文来自:松间明月

  1.直接法如下图为空间点P在第一帧和第二帧的映射,而R,t(exp(ξ∧)exp(ξ∧)exp(\xi^{\wedge}))则为第一帧到第二帧的转换矩阵。在直接法中,不通过特征法,而是通过相机的位姿(...博文来自:Hansry的博客

  由于tf只能表示机器人相对与全局地图world的位置关系,而里程计消息不但能表示位置还能够表示向量信息。里程计消息nav_msgs/Odometry结构如下Headerheaderstringchil...博文来自:沧海一帆的专栏

  一、前言视觉里程计与传统的里程计不同,不使用码盘等设备,只利用摄像头拍摄的连续图像帧就可以计算里程,非常方便,因而用途广泛。...博文来自:chengde6896383的专栏

  视觉里程计VO及惯性系统时间:2017.9.14 8:50作者:MichaelBeechan前端视觉里程计:根据相邻图像信息估计粗略的相机运动,给后端提供初始值。VO的实现方法(是否提取特征):特征点...博文来自:尘世冰封的专栏

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  1、什么是惯性导航?利用载体上的加速度计、陀螺仪这两种惯性元件,去分别测出飞机相对于惯性空间的角运动信息和线运动信息,并在给定初始条件下,由计算机推算出飞机的姿态、航向、速度、位置等导航参数的自主式导...博文来自:flight_solar的博客

  什么是编码器?一、编码器编码器是一种广泛使用的位置式传感器,它能够检测细微的运动,其输出为数字信号。编码器中应用最为广泛的就是光电编码器,可以用来进行角度的测量。可以用来测量位置,测量速度。盗一下某位...博文来自:zhu751191958的博客

  对于需要自主定位导航的服务型机器人而言,电机里程计的精准度影响着整个机器人的定位精度,电机部分的控制是实现机器人底盘中最为主要的部分。为了便于操作,本文将为大家介绍常见机器人底盘的电机及其编码器并结合...博文来自:的博客

  (5)卡尔曼滤波初始化参数简单介绍Q系统噪声协方差矩阵,该矩阵定义了在卡尔曼滤波模型噪声源的影响下,状态估计的不确定度随时间增长的规律。(通常对角元素为功率谱密度或随机游走误差的平方)R观测噪声协方差...博文来自:weixin_34194379的博客

  视觉里程计(VisualOdometry,简称VO)是SLAM技术中非常关键的部分,主要侧重于计算机视觉算法。本文从VO的发展起源、技术优势、术语对比、应用场景几方面对VO做一个简要的介绍,后续文章会...博文来自:wb790238030的博客

  代码基于高翔博士博客在ubuntu16.0.4+opencv3.4.1下的适配。原博客网址:博文来自:乔木成荫的博客

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  根据VO是否需要提取特征点,VO的具体实现方法可以分为基于特征点法的VO和直接法VO(高翔《视觉SLAM十四讲》)。特征点法VO是以提取图像中的特征点为基础,学术界有长久的研究,运行比较稳定、对光照变...博文来自:wb790238030的博客

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  只有视觉或者只有IMU的数据的时候,绝对的速度都是一个不可观测量,但神奇的是,如果把两者结合在一起,绝对速度就变成可观测的了。原理可以大概这么解释:假设imu观察到一个加速度,那么在加速之前和加速之后...博文来自:ziliwangmoe的博客

  特征点提取与匹配根据几何关系建模相机运动2D-2D对极几何3D-2DPnP代数方法:DLT优化方法3D-3DICP三角化与深度估计声明:本文是深蓝学院高翔博士主讲的《SLAM理论与实践》的学习笔记。特...博文来自:andylei777的博客

  llfjcmx:[reply][/reply] 我是不是可以这么理解:三角化后,通过小孔成像模型得到相机坐标系下的坐标,然后再由相机的位姿得到世界坐标?

  weixin_44270573:我有一个比较好的kinetic得到的结果,不过是只是用了激光,没有利用里程计。这儿图片怎么附加啊。其实我对Hector不算明白,但是自己瞎调调出来了


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