面向轻型自动驾车的增强型视觉SLAM与碰撞免驱动
机器人学
2024-08-22 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
本文提出一种基于视觉的障碍物规避策略,可在仅使用单个RGB-D摄像机的CPU设备上运行.该方法包含两个步骤:视觉感知和路径规划.视觉感知部分使用ORBSLAM3增强光流来估计车辆姿态并从场景中提取丰富的纹理信息.在路径规划阶段,我们采用将控制 Lyapunov 函数和控制屏障函数以二次规划形式 (CLF-CBF-QP) 结合障碍物形状重建过程 (SRP) 的方法来规划安全稳定的轨迹.为验证所提方法的性能和鲁棒性,我们在Gazebo仿真环境中对 various 复杂室内环境中的车辆进行了仿真实验.我们的方法能够有效避免场景中的障碍物.该算法在多个模拟场景中实现比基准算法更稳定、更短的轨迹.
引用
@article{arxiv.2408.11582,
title = {Enhanced Visual SLAM for Collision-free Driving with Lightweight Autonomous Cars},
author = {Zhihao Lin and Zhen Tian and Qi Zhang and Hanyang Zhuang and Jianglin Lan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.11582},
year = {2024}
}
备注
16 pages; Submitted to a journal