【摘 要】
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室内环境中存在丰富的语义信息，可以使机器人更好地理解环境，提高机器人位姿估计的准确性。虽然语义信息在机器人同时定位与地图构建(SLAM)领域得到了深入研究和广泛应用，但是在环境准确感知、语义特征提取和语义信息利用等方面还存在着很多困难。针对上述难点，提出了一种基于视觉惯性里程计算法与语义信息相结合的新方法，该方法通过视觉惯性里程计来估计机器人的状态，通过校正估计，构建从语义检测中提取的几何表面的稀
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室内环境中存在丰富的语义信息，可以使机器人更好地理解环境，提高机器人位姿估计的准确性。虽然语义信息在机器人同时定位与地图构建(SLAM)领域得到了深入研究和广泛应用，但是在环境准确感知、语义特征提取和语义信息利用等方面还存在着很多困难。针对上述难点，提出了一种基于视觉惯性里程计算法与语义信息相结合的新方法，该方法通过视觉惯性里程计来估计机器人的状态，通过校正估计，构建从语义检测中提取的几何表面的稀疏语义地图；通过将检测到的语义对象的几何信息与先前映射的语义信息相关联来解决视觉惯性里程计和惯性测量单元
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针对传统点云配准算法精度低、鲁棒性差以及放疗前后癌症患者无法实现精确放疗的问题，提出一种基于残差注意力机制的点云配准算法(ADGCNNLK)。首先，在动态图深度卷积网络（DGCNN）中添加残差注意力机制来有效的利用点云的空间信息，减少信息损失；然后，利用添加残差注意力机制的·DGCNN提取点云特征，使用添加残差注意力机制的DGCNN网络在提取点云特征时不仅可以在保持点云置换不变性的同时捕捉点云的局