【摘 要】
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许多智能设备如机器人、智能工业车的出现改变了生活方式,解放了生产力,其中同时定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）系统扮演着不可或缺的角色,常被用以估计位姿和构建环境一致性地图,在家居及工厂生产环境中得到广泛应用。但是随着新的生产、生活需求的出现,要求智能设备具有对周边环境的感知和理解能力,辅助智能设备完成诸如导航避障、人机交互、物体操纵
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许多智能设备如机器人、智能工业车的出现改变了生活方式,解放了生产力,其中同时定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）系统扮演着不可或缺的角色,常被用以估计位姿和构建环境一致性地图,在家居及工厂生产环境中得到广泛应用。但是随着新的生产、生活需求的出现,要求智能设备具有对周边环境的感知和理解能力,辅助智能设备完成诸如导航避障、人机交互、物体操纵等行为级任务,因此构建具有可感知理解信息的环境地图对智能设备而言就变得十分重要。本文以家居护理机器人视觉系统为研究背景,目标是在室内动态场景下,通过动态物体剔除与图像多尺度信息融合的方式对现有的ORB-SLAM3框架做出一定的改进和创新,构建出可供机器人上层交互应用与下层运动控制使用的静态语义地图和八叉树语义地图。主要研究内容和工作成果如下:（1）针对视觉SLAM在动态场景下,由于物体运动导致特征点数据误关联,无法准确估计位姿的问题,提出了一种将实例分割网络获取的语义信息和全局稠密光流进行相互约束,生成动静掩膜来剔除动态特征点的算法,改善了ORBSLAM3在动态场景下的鲁棒性和追踪精度。（2）以图像融合的方式,将图像不同尺度的信息进行融合,改善环境地图的表征效果。提出了一种利用小波多级变换对图像进行多尺度信息融合的算法:在子带融合过程中低频子带融合直接使用一级分解得到的低频轮廓近似子带,高频子带融合规则对比选择了基于梯度特征的方法,再将各子带构建的残差金字塔参与最终的融合过程经去模糊后,形成有效的图像多尺度信息融合方案,在赋予地图可感知理解信息的同时改善地图表征质量。（3）在动态物体剔除和图像多尺度信息融合的基础上,将图像多尺度信息融合后的二维语义信息与ORB-SLAM3产生的关键帧位姿信息相结合,构建室内静态语义地图和八叉树语义地图,拓展ORB-SLAM3语义稠密建图功能。经数据集实验对比验证和系统运行测试证实了所构建系统的有效性和可行性,为家居护理机器人的上层交互应用与下层运动控制提供助力。
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