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基于視覺注意的移動機(jī)器人環(huán)境3D建模(英文)

發(fā)布時間:2018-02-14 04:54

  本文關(guān)鍵詞: -D Mapping grid model mobile robots visual attention 出處:《自動化學(xué)報》2017年07期  論文類型:期刊論文


【摘要】:Human visual attention is highly selective.The artificial vision system that imitates this mechanism increases the efficiency,intelligence,and robustness of mobile robots in environment modeling.This paper presents a 3-D modeling method based on visual attention for mobile robots.This method uses the distance potential gradient as motion contrast and combines the visual features extracted from the scene with a mean shift segment algorithm to detect conspicuous objects in the surrounding environment.This method takes the saliency of objects as priori information,uses Bayes' theorem to fuse sensor modeling and grid priori modeling,and uses the projection method to create and update the 3-D environment modeling.The results of the experiments and performance evaluation illustrate the capabilities of our approach in generating accurate 3-D maps.
[Abstract]:Human visual attention is highly selective.The artificial vision system that imitates this mechanism increases the efficiency,intelligence,and robustness of mobile robots in environment modeling.This paper presents a 3-D modeling method based on visual attention for mobile robots.This method uses the distance potential gradient as motion contrast and combines the visual features extracted from the scene with a mean shift segment algorithm to detect conspicuous objects in the surrounding environment.This method takes the saliency of objects as priori information,uses Bayes' theorem to fuse sensor modeling and grid priori modeling,and uses the projection method to create and update the 3-D environment modeling.The results of the experiments and performance evaluation illustrate the capabilities of our approach in generating accurate 3-D maps.
【作者單位】: Department
【基金】:supported in part by the Foundation of Guangdong Educational Committee(2014KTSCX191) the National Natural Science Foundation of China(61201087)
【分類號】:TP242;TP391.41

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