【摘 要】
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语义信息可以使机器人更充分地理解未知环境，为更高级的人机交互和完成更复杂的任务奠定基础。为了能够使移动机器人实时地创建语义地图，在Jetson TX1嵌入式电脑上开发了一种轻
【机 构】
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北京工业大学信息学部,数字社区教育部工程研究中心
【基金项目】
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北京市教育委员会科技计划面上项目(KM201510005005);北京工业大学智能制造领域大科研推进计划(040000546317552)项目资助
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语义信息可以使机器人更充分地理解未知环境，为更高级的人机交互和完成更复杂的任务奠定基础。为了能够使移动机器人实时地创建语义地图，在Jetson TX1嵌入式电脑上开发了一种轻量级的深度学习目标检测模型，在保证了检测精度的同时，实现了高效的目标检测功能。并利用了视频流中的帧间光流信息，使用运动信息指导传播算法降低检测算法的漏检率。对于Kinect传感器生成的深度图像有黑边、黑洞等缺陷，使用统一计算设备架构（CUDA）技术开发了一种实时的深度图像修复算法。利用即时定位与地图构建（SLAM）技术，实现移动机器人
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