一种AGV叉车自主定位移动SLAM导航系统技术方案

一种AGV叉车自主定位移动SLAM导航系统，包括即时定位与地图构建，采用三线程结构、跟踪线程、局部优化线程、全局闭环检测与优化线程同步进行，AGV叉车采用无反光板激光AGV叉车的激光+SLAM导航系统。即时定位与地图构建采用针孔相机模型的人工信标及鲁棒的信标识别算法，人工信标采用视觉SLAM算法架构。本发明专利技术对算法前端设计基于ORB特征点的双目里程计，降低了系统受光照变化的影响，位姿跟踪算法利用RansacPnP算法和局部优化算法的结合，减少了系统的定位误差。算法后端针对AGV的运动模型和实际工作场景建立全局平面优化，人工信标闭环检测对全局位姿图进行优化，增加了SLAM算法的定位精度和运行效率。

【技术实现步骤摘要】
一种AGV叉车自主定位移动SLAM导航系统
本专利技术涉及一种叉车导航系统，具体地说涉及一种使用三线程结构、跟踪线程、局部优化线程、全局闭环检测与优化线程同步进行的一种AGV叉车自主定位移动SLAM导航系统。
技术介绍
SLAM，英文全称是simultaneouslocalizationandmapping，即时定位与地图构建，现在用在SLAM上的传感器主要分两大类：激光雷达和摄像头。据此，业内也将SLAM分为激光SLAM和视觉SLAM两大类别。SLAM最早由Smith、Self和Cheeseman于1988年提出，至今已有30年的历史。现有的叉车导航系统一般采用ORB-SLAM特征法或DSO直接法。但是ORB-SLAM特征法存在如下缺点：建的地图点云稀疏，运行速度方面，因为提特征点的时间有瓶颈最快的运行速度应该不超过30frames/s，本机(i7-6600U)测的速度基本都在20frames/s左右，因此对于高帧率的相机需要降帧率才能用。对动态物体很敏感，再有动态物体时非常容易trackinglost。总的来说ORB-SLAM还是在智能驾驶本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种AGV叉车自主定位移动SLAM导航系统，包括即时定位与地图构建，其特征在于，在所述即时定位与地图构建采用三线程结构、跟踪线程、局部优化线程、全局闭环检测与优化线程同步进行，AGV叉车采用无反光板激光AGV叉车，无反光板激光叉车AGV采用激光+SLAM导航系统。/n

【技术特征摘要】
1.一种AGV叉车自主定位移动SLAM导航系统，包括即时定位与地图构建，其特征在于，在所述即时定位与地图构建采用三线程结构、跟踪线程、局部优化线程、全局闭环检测与优化线程同步进行，AGV叉车采用无反光板激光AGV叉车，无反光板激光叉车AGV采用激光+SLAM导航系统。


2.根据权利要求1所述的一种AGV叉车自主定位移动SLAM导航系统，其特征在所述即时定位与地图构建采用针孔相机模型，针孔相机模型采用人工信标及鲁棒的信标识别算法，人工信标采用视觉SLAM算法架构及原理。


3.根据权利要求1所述的一种AGV叉车自主定位移动SLAM导航系统，其特征在所述即时定位与地图构建采用特征点检测算法，特征点检测算法采用双目相机进行建模，采取亚像素精度的双目匹配算法、多目SLAM算法，其前端基于特征点匹配进行增量式的位姿求解，后端接收前端计算的位姿和闭环检测的信息进行优化，以得到全局一致的轨迹和地图。


4.根据权利要求1所述的一种AGV叉车自主定位移动SLAM导航系统，其特征在所述全局闭环检测使用栅格化ORB算法，首先对图像进行栅格化，分为M个块，设提取Z个特征点，则每个块提取的特征点数为N＝L/M，遍历所有块，提取每个块的FAST关键点，计算所有关键点的Hams响应值，使用非极大值抑制方法保留前W个关键点，改进后的栅格化ORB算法可以在图像范围内均匀提取特征点，成功提取OrientedFAST关键点后，对每个点计算其BRIEF描述子，BRIEF是一种二进制描述子，其描述向量由0和1组成，0和1由关键点附近两个像素的灰度大小关系决定，则取1，反之取0，BRIEF描述子在关键点的31*31邻域中高斯采样出256对户，构成256维描述向量，提取BRIEF描述子，用二进制表达的形式进行存储，适用于实时的图像匹配原始的BRIEF描述子，不具有旋转，不变性，选出来的像素点是以摄像机视角来定的，根据像素点内可形式...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵江民，邓军，
申请(专利权)人：苏州景灏达机器人技术有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32