【摘 要】
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近年来科技发展迅速,移动机器人的应用更加多元,而实现其在工业和生活更深维度应用的一个重要前提是定位与对于环境的感知建图,SLAM技术作为实现移动机器人定位建图的关键成为研究热点。本文研究了RGB-D相机和IMU传感器融合的SLAM方案,只是视觉SLAM虽能够实现定位与建图,却不能实现场景中语义信息的提取,场景中的语义信息可以通过基于卷积神经网络（CNN）的语义提取算法提取。因此总体来说,本文采用视
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近年来科技发展迅速,移动机器人的应用更加多元,而实现其在工业和生活更深维度应用的一个重要前提是定位与对于环境的感知建图,SLAM技术作为实现移动机器人定位建图的关键成为研究热点。本文研究了RGB-D相机和IMU传感器融合的SLAM方案,只是视觉SLAM虽能够实现定位与建图,却不能实现场景中语义信息的提取,场景中的语义信息可以通过基于卷积神经网络（CNN）的语义提取算法提取。因此总体来说,本文采用视觉SLAM系统实现机器人定位后辅助语义提取算法完成对于实验环境的语义八叉树地图构建。首先,针对视觉SLAM系统,分析了视觉SLAM的基础理论和相关数学知识,以及IMU传感器的预积分理论,设计了基于VINS的视觉SLAM框架,在前端采用松耦合的方式融合IMU预积分与基于光流法的视觉里程计的位姿估计;在后端采用紧耦合的方式基于滑动窗口融合相机与IMU,进行重定位和全局优化;回环检测基于词袋模型来进行。然后,针对语义提取算法分析了卷积神经网络CNN的基础结构,采用基于resnet50的金字塔场景分析网络（PSPnet）作为CNN模型进行语义分割,采用最大融合和贝叶斯融合进行语义融合,生成语义标签再将语义标签解码为不同色彩;之后根据语义分割结果图和RGB-D相机提供的深度图以及之前视觉SLAM系统对相机位姿的估计,构建点云图后,依此构建带有语义信息的八叉树地图。最后,搭建了一个移动机器人平台,实现了此机器人抓取和语音控制,并在平台上完成本文算法的整体实验,验证了算法的实际可行性。
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