【摘 要】
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语义SLAM算法是在传统视觉SLAM的基础上加入对环境语义信息的理解,是移动机器人实现自主探索、人机交互、行为决策等领域研究的前沿方向。本课题的研究内容为基于目标检测模型的语义SLAM算法,仅依赖KINECT相机作为传感器,实现机器人的位姿估计同时构建环境的三维语义地图。主要完成工作如下:首先,针对视觉SLAM中将所有物体都认为是静止的强假设,本课题结合目标检测算法剔除室内常见动态物体特征点,利用
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语义SLAM算法是在传统视觉SLAM的基础上加入对环境语义信息的理解,是移动机器人实现自主探索、人机交互、行为决策等领域研究的前沿方向。本课题的研究内容为基于目标检测模型的语义SLAM算法,仅依赖KINECT相机作为传感器,实现机器人的位姿估计同时构建环境的三维语义地图。主要完成工作如下:首先,针对视觉SLAM中将所有物体都认为是静止的强假设,本课题结合目标检测算法剔除室内常见动态物体特征点,利用几何关系估计相邻关键帧间相机的旋转与平移,后端模块对相机位姿与路标点同时进行优化。其次,为了消除运动过程中产生的累积误差,提出了利用物体级特征进行回环检测的新方法。该方法对输入的关键帧图像进行目标检测后,引入加权方式计算特征权重,通过基于余弦距离的局部敏感哈希函数对高维数据进行降维,将落入相同哈希桶内的数据进行回环检测。然后,为了将图像数据中的二维语义标签映射到三维空间时能够获取目标的精确边缘,本文设计了基于图的点云分割方法,将目标所在的点云显示为特定颜色,并以彩色八叉树地图结构存储三维语义地图,实现了机器人对环境语义信息的理解。最终,基于ROS系统实现本文设计的语义SLAM算法,对各主要模块功能进行测试与验证。在公开数据集与实际环境中分别运行,证实本文算法可以正确估计相机的运动与位姿,建立较准确的语义地图,验证了本文算法的准确性与可行性。
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