【摘 要】
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近年来,机器人在公共安全、救灾救援等室外环境任务执行中发挥了十分积极的作用,市场规模逐步扩大。然而,机器人自主执行任务的能力却十分有限,特别是机器人在动态环境进行同步定位与地图构建（SLAM）过程中,缺少对环境语义信息的感知,同时受到动态物体的干扰,容易丢失定位信息,无法执行高层智能任务。因此本文为了提高机器人对环境的理解能力,从以下三个方面研究动态环境中的语义地图构建方法,包括:（1）本文提出了
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近年来,机器人在公共安全、救灾救援等室外环境任务执行中发挥了十分积极的作用,市场规模逐步扩大。然而,机器人自主执行任务的能力却十分有限,特别是机器人在动态环境进行同步定位与地图构建（SLAM）过程中,缺少对环境语义信息的感知,同时受到动态物体的干扰,容易丢失定位信息,无法执行高层智能任务。因此本文为了提高机器人对环境的理解能力,从以下三个方面研究动态环境中的语义地图构建方法,包括:（1）本文提出了一种基于双目立体视觉的室外环境语义地图构建方法。该方法通过ELAS算法和DeepPruner网络分别获取视差图,并使用语义分割网络获取图像的像素级语义信息。在使用DeepPruner获取的视差填补ELAS结果图的空洞时,根据语义分割的结果,将一些纹理较强的物体一并取代。本文的方法能够在构建语义点云地图时构建出更加平滑美观的地图。（2）针对室外环境下动态物体对视觉里程计的干扰,本文提出一种基于动态特征去除的视觉里程计方法。鉴于传统的ORB-SLAM算法在静态环境下表现出较好的性能,本文在ORB-SLAM基础上加入了动态特征检测与去除模块,提高了 ORB-SLAM在动态场景下的位姿估计精度。该模块使用YOLOv3网络检测图像中的可移动物体作为备选区域,并且联合对极线检测的方法检测图像中的动态特征点,最后使用光流法对检测到的动态特征进行追踪。通过在KITTI公开数据集实验,该方法在环境中有动态特征时有较优秀的表现。（3）针对室外大场景下建图效率低下以及内存的限制,本文提出一种分治拼接的思想来构建整个大型场景地图。在构建室外场景地图时,在不同的地点同步采集环境的图像序列构建子地图,基于孪生网络对图像序列的相似度匹配进行检测,并且根据候选匹配对计算两子地图之间的相对位姿,最终将子地图合并成整张地图。使用相同的方法,根据语义分割网络的结果构建语义点云地图。本文通过引入语义信息,结合对极约束原理剔除动态特征点,使得传统SLAM可以应对相对复杂的动态场景,并且提出了基于分治拼接思想的大型室外语义地图构建方法,为机器人理解周围环境以及执行高智能任务奠定了基础。
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目的描述2型糖尿病患者自我调节疲劳、自我效能感与自我管理行为的现状以及其它可能对其产生影响的因素;分析三个变量之间的关系;建立三者之间的结构方程模型并检验自我效能感是否在自我调节疲劳和自我管理行为之间发挥着一定的中介作用;以期为改善2型糖尿病患者的自我管理行为提供相应的参考依据。方法本研究隶属于描述性研究中的一种,通过横断面调查设计的方式方法,以方便抽样的形式于2020年7月至2020年11月在济