【摘 要】
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随着我国盲人群体逐年增加,其日常出行问题受到了广泛关注。使用导盲犬、盲杖等方式不能满足盲人的实际出行需求,应用导航技术显得尤为重要。然而,当前的助盲导航技术过度依赖于稠密的先验地图,现实的陌生环境很难获取,尤其盲人不具备大范围环境的探索能力,难以通过重复行走构建满足导航要求的地图。因而,针对室内建筑的平面布局图构建语义拓扑地图具有重要的现实意义。本文利用深度学习技术提取平面布局图中语义信息,对融合
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随着我国盲人群体逐年增加,其日常出行问题受到了广泛关注。使用导盲犬、盲杖等方式不能满足盲人的实际出行需求,应用导航技术显得尤为重要。然而,当前的助盲导航技术过度依赖于稠密的先验地图,现实的陌生环境很难获取,尤其盲人不具备大范围环境的探索能力,难以通过重复行走构建满足导航要求的地图。因而,针对室内建筑的平面布局图构建语义拓扑地图具有重要的现实意义。本文利用深度学习技术提取平面布局图中语义信息,对融合语义信息的拓扑地图构建技术展开研究,主要研究内容如下:首先,研究基于深度学习的平面布局图语义分割技术,结合VGGNet与编解码器方法构建网络模型。针对实际场景捕获图片存在角度倾斜、光线变化等复杂情况,对公开数据集进行数据增强。通过实验验证基于深度学习的语义分割算法较经典边缘检测算法的高效性,以及数据增强对模型鲁棒性能的提升。其次,结合所提的语义分割技术及OCR技术,设计了一种基于平面布局图的语义拓扑地图构建方法。针对平面布局图构建文本识别数据集,采用Mask R-CNN文本检测算法和SAR文本识别算法提取平面布局图的文本信息,通过对比实验验证模型的有效性;基于平面布局图的语义分割结果提取边缘信息并构建房间连通关系,进而根据房间位置将边缘信息与文本信息融合,构建语义拓扑地图并验证其连通性。最后,利用本文构建的语义拓扑地图,结合基于强化学习的分段避碰导航技术,分别在仿真环境与真实场景下进行导航实验,验证本文研究的语义拓扑地图构建技术的可行性。
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