【摘 要】
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随着生活水平的不断提高,以及人口老龄化趋势的日益明显,服务型移动机器人的需求逐渐增加。然而传统的移动机器人同步定位与地图构建（SLAM）技术无法向机器人提供人机交互、路径规划等任务所需的场景高级语义信息。此外,大多数SLAM算法将静态场景作为基本假设,容易受到动态目标的干扰。针对现有视觉SLAM技术的局限性,本文将深度学习与传统SLAM结合起来,构建了一个针对室内环境的鲁棒语义SLAM系统。在动态
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随着生活水平的不断提高,以及人口老龄化趋势的日益明显,服务型移动机器人的需求逐渐增加。然而传统的移动机器人同步定位与地图构建（SLAM）技术无法向机器人提供人机交互、路径规划等任务所需的场景高级语义信息。此外,大多数SLAM算法将静态场景作为基本假设,容易受到动态目标的干扰。针对现有视觉SLAM技术的局限性,本文将深度学习与传统SLAM结合起来,构建了一个针对室内环境的鲁棒语义SLAM系统。在动态室内环境中,与先进的开源SLAM系统的对比实验表明,本文系统有效地提升了位姿估计精度。本文的主要工作如下:首先,针对现有单目视觉SLAM的深度估计问题,分析了图像深度范围与面元宽度的映射关系,将深度估计问题转换为面元中心的线性组合;提出了一种基于深度学习Transformer网络的自适应面元模块,利用全局信息的处理帮助优化整体深度估计;构建了公开数据集的相关实验,证明了本文提出的单目深度估计算法的优越性。其次,针对现有的实例分割SOLO算法的邻域预测丢弃问题,提出了一种基于深度学习的局部聚合模块,学习捕获上下文对象信息的中间掩码表示,并通过自适应地结合相邻区域的掩码表示来改进实例对象的边缘分割结果,通过对比实验,证明了改进算法的鲁棒性和有效性。最后,针对动态场景中运动对象影响定位和建图的准确性的问题,提出了一种基于动态对象剔除的视觉SLAM系统,在ORB-SLAM2框架基础上,检测并剔除动态点,然后通过背景修复,得到静态场景的关键帧,利用稳定的静态特征点在动态场景下进行运动估计,完成三维地图的构建。通过实验对比,证明了所提算法可以有效提升室内动态场景下的定位精度。
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