發(fā)布時(shí)間：2018-07-31 09:59

【摘要】：語(yǔ)義信息可以使機(jī)器人更充分地理解未知環(huán)境,為更高級(jí)的人機(jī)交互和完成更復(fù)雜的任務(wù)奠定基礎(chǔ)。為了能夠使移動(dòng)機(jī)器人實(shí)時(shí)地創(chuàng)建語(yǔ)義地圖,在Jetson TX1嵌入式電腦上開(kāi)發(fā)了一種輕量級(jí)的深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)模型,在保證了檢測(cè)精度的同時(shí),實(shí)現(xiàn)了高效的目標(biāo)檢測(cè)功能。并利用了視頻流中的幀間光流信息,使用運(yùn)動(dòng)信息指導(dǎo)傳播算法降低檢測(cè)算法的漏檢率。對(duì)于Kinect傳感器生成的深度圖像有黑邊、黑洞等缺陷,使用統(tǒng)一計(jì)算設(shè)備架構(gòu)(CUDA)技術(shù)開(kāi)發(fā)了一種實(shí)時(shí)的深度圖像修復(fù)算法。利用即時(shí)定位與地圖構(gòu)建(SLAM)技術(shù),實(shí)現(xiàn)移動(dòng)機(jī)器人底層的定位、導(dǎo)航、地圖創(chuàng)建功能,并在此基礎(chǔ)上使用貝葉斯推理框架,同時(shí)融合了環(huán)境的度量信息與視覺(jué)識(shí)別信息完成了語(yǔ)義地圖的創(chuàng)建。經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)表明,所提出的方法在實(shí)際的、復(fù)雜的室內(nèi)環(huán)境下可以使移動(dòng)機(jī)器人實(shí)時(shí)地創(chuàng)建語(yǔ)義地圖。
[Abstract]:Semantic information can make the robot fully understand the unknown environment and lay the foundation for more advanced human-computer interaction and the completion of more complex tasks. In order to make the mobile robot create semantic map in real time, a lightweight depth learning target detection model is developed on Jetson TX1 embedded computer, which ensures the detection accuracy and realizes the efficient target detection function. Using the inter-frame optical flow information in the video stream, the motion information guidance propagation algorithm is used to reduce the detection rate of the detection algorithm. For the defects of the depth images generated by Kinect sensors such as black edges and black holes, a real-time depth image restoration algorithm is developed using unified computing equipment architecture (CUDA) technology. Based on the (SLAM) technology of instant location and map construction, the functions of location, navigation and map creation in the bottom layer of mobile robot are realized, and the Bayesian reasoning framework is used on this basis. At the same time, it combines the measurement information of environment and visual recognition information to complete the creation of semantic map. The experiments show that the proposed method can make the mobile robot create semantic map in real time and in complex indoor environment.
【作者單位】： 北京工業(yè)大學(xué)信息學(xué)部;數(shù)字社區(qū)教育部工程研究中心;
【基金】：北京市教育委員會(huì)科技計(jì)劃面上項(xiàng)目(KM201510005005) 北京工業(yè)大學(xué)智能制造領(lǐng)域大科研推進(jìn)計(jì)劃(040000546317552)項(xiàng)目資助
【分類(lèi)號(hào)】：TP242;TP391.41

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 吳玉香;王萍;;移動(dòng)機(jī)器人虛擬仿真平臺(tái)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J];計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制;2008年02期

2 曹洋;汪增福;;主動(dòng)適形移動(dòng)機(jī)器人自主導(dǎo)航仿真研究[J];系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào);2007年04期

3 徐超;程磊;;一類(lèi)多移動(dòng)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)協(xié)調(diào)仿真系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[J];電腦與信息技術(shù);2007年01期

4 翁文國(guó);袁宏永;范維澄;;一種基于移動(dòng)機(jī)器人行為的人員疏散的元胞自動(dòng)機(jī)模型[J];科學(xué)通報(bào);2006年23期

5 劉哲;尹怡欣;殷路;;基于組件的網(wǎng)絡(luò)移動(dòng)機(jī)器人軟件框架[J];計(jì)算機(jī)工程;2007年19期

6 劉國(guó)成;王永驥;徐建省;;基于構(gòu)件的移動(dòng)機(jī)器人軟件系統(tǒng)開(kāi)發(fā)[J];機(jī)器人;2007年04期

7 孟凱,孫茂相,孫金根;基于主動(dòng)路標(biāo)的全方位移動(dòng)機(jī)器人定位系統(tǒng)[J];沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào);2000年02期

8 孫輝;洪學(xué)志;許暢;馬曉星;;面向移動(dòng)機(jī)器人應(yīng)用的跨平臺(tái)自適應(yīng)軟件框架[J];計(jì)算機(jī)科學(xué)與探索;2014年05期

9 顧國(guó)昌;;micro-Smalltalk語(yǔ)言在移動(dòng)機(jī)器人控制中的編程應(yīng)用[J];微型機(jī)與應(yīng)用;1990年01期

10 黃磊;郗安民;;基于ADAMS的全方位移動(dòng)機(jī)器人仿真優(yōu)化分析[J];機(jī)械工程與自動(dòng)化;2008年03期

相關(guān)會(huì)議論文 前5條

1 肖瀟;萬(wàn)勇純;賀鋒;馬博軍;;未知環(huán)境下移動(dòng)機(jī)器人自主搜索技術(shù)研究[A];第25屆中國(guó)控制會(huì)議論文集（下冊(cè)）[C];2006年

2 張巧煥;唐向宏;任澍;;一種基于區(qū)域搜索的快速圖像修復(fù)算法[A];浙江省電子學(xué)會(huì)2011學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2011年

3 史金鋼;齊春;;基于非局域樣本塊的圖像修復(fù)算法[A];第七屆和諧人機(jī)環(huán)境聯(lián)合學(xué)術(shù)會(huì)議（HHME2011)論文集【oral】[C];2011年

4 霍星;檀結(jié)慶;艾小豐;;基于隨機(jī)迭代查找的圖像修復(fù)算法[A];第六屆全國(guó)幾何設(shè)計(jì)與計(jì)算學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2013年

5 李晉江;李孟軍;范輝;;低秩近似圖像修復(fù)算法[A];第六屆全國(guó)幾何設(shè)計(jì)與計(jì)算學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2013年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前8條

1 李海豐;城市環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人視覺(jué)定位研究[D];南開(kāi)大學(xué);2012年

2 鐘晨;面向室外環(huán)境的移動(dòng)機(jī)器人場(chǎng)景識(shí)別與建模[D];大連理工大學(xué);2013年

3 張勤;基于信息融合的移動(dòng)機(jī)器人三維環(huán)境建模技術(shù)研究[D];北京郵電大學(xué);2013年

4 吳航;移動(dòng)機(jī)器人地形分類(lèi)的視覺(jué)方法研究[D];中國(guó)人民解放軍軍事醫(yī)學(xué)科學(xué)院;2017年

5 吳昊;基于檢索的多選擇圖像修復(fù)研究[D];北京交通大學(xué);2016年

6 李志丹;基于結(jié)構(gòu)稀疏性的樣本塊圖像修補(bǔ)算法研究[D];西南交通大學(xué);2015年

7 張雷;基于樣本和稀疏表示的圖像修復(fù)方法研究[D];西北大學(xué);2016年

8 克達(dá)爾（Kedar Shrestha）;應(yīng)用圖像分層法和偏微分方程的數(shù)字圖像修復(fù)[D];上海大學(xué);2008年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 姜騰光;移動(dòng)機(jī)器人視覺(jué)導(dǎo)航及控制方法研究[D];沈陽(yáng)理工大學(xué);2015年

2 張興家;基于視覺(jué)的移動(dòng)機(jī)器人蒙特卡羅定位算法研究[D];燕山大學(xué);2015年

3 吳乃亮;移動(dòng)機(jī)器人準(zhǔn)結(jié)構(gòu)化環(huán)境中三維場(chǎng)景重構(gòu)[D];大連理工大學(xué);2015年

4 張慧;基于RGBD相機(jī)的移動(dòng)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤技術(shù)[D];河北工業(yè)大學(xué);2015年

5 王雨晨;移動(dòng)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤[D];浙江工業(yè)大學(xué);2015年

6 郝慧琴;基于單目視覺(jué)移動(dòng)機(jī)器人的避障研究[D];太原理工大學(xué);2016年

7 陳星;基于混合視覺(jué)的移動(dòng)機(jī)器人目標(biāo)探測(cè)與定位方法研究[D];福州大學(xué);2013年

8 劉開(kāi)創(chuàng);基于嵌入式Linux的移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航控制系統(tǒng)研究[D];北京理工大學(xué);2016年

9 王佳;基于單目視覺(jué)的移動(dòng)機(jī)器人定位算法研究[D];燕山大學(xué);2016年

10 張丹丹;基于視覺(jué)SLAM的移動(dòng)機(jī)器人閉環(huán)檢測(cè)算法研究[D];燕山大學(xué);2016年

，

本文編號(hào)：2155229