【摘 要】
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语义SLAM是指在即时定位与建图的基础上,通过各种方法对周围环境进行认知,能够同时获取环境中存在的几何信息与语义信息,并利用这些信息创建语义地图,提升机器人的智能导航能力。随着近年来计算机视觉的发展,机器可以从图像中提取到越来越多的信息,因此,通过视觉传感器作为信息源的方法成为主流。但是,图像的处理需要漫长的计算时间与大量的计算资源,一般很难应用于嵌入式平台。本文以目标检测的结果获取语义信息,通过
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语义SLAM是指在即时定位与建图的基础上,通过各种方法对周围环境进行认知,能够同时获取环境中存在的几何信息与语义信息,并利用这些信息创建语义地图,提升机器人的智能导航能力。随着近年来计算机视觉的发展,机器可以从图像中提取到越来越多的信息,因此,通过视觉传感器作为信息源的方法成为主流。但是,图像的处理需要漫长的计算时间与大量的计算资源,一般很难应用于嵌入式平台。本文以目标检测的结果获取语义信息,通过融合视觉传感器、IMU与里程计信息,获取较为精准的几何信息,对几何信息与语义信息的获取方法进行了深入研究,并基于SoC设计硬件架构,对算法进行加速,降低了功耗。本文主要内容与创新点如下:（1）在目标检测方面,本文在MobileNet-SSD的基础上,对该算法进行调整优化。本文详细介绍了MobileNet-SSD中对归一化操作进行简化的方法,并提出了一种将浮点数转化为定点数的方案。针对算法中存在大量的卷积操作的特点,本文提出了一种用于计算卷积的处理单元,并取得了良好的效果。对应MobileNet-SSD中的三种卷积,该处理单元具有三种模式:深度卷积模式,逐点卷积模式以及标准卷积模式。在Xilinx Zynq-7035平台上,本文对该设计方案进行实验验证与分析,充分利用了平台中所具有的LUTs。实验证明,在系统时钟频率为150MHz的情况下,本文设计实现的目标检测算法的运行速度为13帧/秒,整个系统的功率仅为5W,具有较高的效能比,可用于嵌入式平台的实时的目标检测。（2）在SLAM方面,本文在VINS-mono的基础上,进一步在算法中融合了里程计信息,并对算法结构进行调整优化,使得移动机器人可以获得更加精准的定位效果。此外,本文将所提出的算法采用SoC的设计架构来进行加速。针对特征检测与跟踪模块需要较高的实时性,且该模块需要对图像大量计算的特性,本文设计并详细介绍了特征检测与特征跟踪模块的硬件实现。通过在Xilinx Zynq-7020平台上进行实验验证与分析,证明了本文提出的算法与设计具有较高的精度与速度,可以满足小型移动机器人实时定位的需求,具有一定的现实意义,可应用于扫地机,自动导引运输车等场景。
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