【摘 要】
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即时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Map Building,SLAM)是机器人自主定位的核心技术,受到广泛关注。当前的SLAM算法大多基于几何特征,精度不高,鲁棒性也不够好。随着人工智能等新型技术的出现,不仅要求机器人能够感知到环境的几何信息,还要具备感知更高级信息的能力。而深度学习技术的发展,为机器人感知环境语义信息的能力提供了新的研究思路。因此,本
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即时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Map Building,SLAM)是机器人自主定位的核心技术,受到广泛关注。当前的SLAM算法大多基于几何特征,精度不高,鲁棒性也不够好。随着人工智能等新型技术的出现,不仅要求机器人能够感知到环境的几何信息,还要具备感知更高级信息的能力。而深度学习技术的发展,为机器人感知环境语义信息的能力提供了新的研究思路。因此,本文的研究内容围绕视觉SLAM和基于深度学习的语义分割展开。具体内容如下:(1)研究了以深度相机为传感器的视觉SLAM算法。该算法通过提取相邻图像特征点并匹配,利用3D-2D点对点的方法估计相机位姿,用捆集调整算法优化,通过回环检测消解决相机的漂移问题。实验结果表明以深度相机为传感器的视觉SLAM算法具有良好的稳定性,能够迅速并准确的进行特征提取和匹配,满足机器人实时操作的需求。(2)针对传统的回环检测算法基于人工设计的几何特征,光照等环境变化会影响其准确度及处理时间,给出了一种基于VGG16网络的回环检测算法。该算法基于VGG16提取特征,选取网络末端的池化层作为图像的全局特征表示,然后通过感知哈希算法判断特征相似性,验证回环。实验结果表明了卷积神经网络对回环检测的可靠性,回环检测准确度和实时性均得到了显著提升。(3)为了满足机器人具备语义信息感知能力的需求,给出了一种基于Seg Net模型的语义分割算法。该算法采用编码和解码结构,解决了多数语义分割模型结构复杂,参数较多,训练时间久等问题。采用编码—解码的结构,编码网络提取特征,解码网络上采样再反卷积,最后得到带有语义标签的像素分类图像。实验结果表明该算法在数据集上进行分割的精度达到了99.16%,取得了良好的分割效果,满足机器人的语义信息感知需求。
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