【摘要】：基于視覺的同時(shí)定位與建圖(SLAM)技術(shù)是實(shí)現(xiàn)智能移動(dòng)機(jī)器人在未知環(huán)境下的定位與導(dǎo)航的關(guān)鍵技術(shù)之一,是當(dāng)前移動(dòng)機(jī)器人智能化研究的核心問題。傳統(tǒng)的視覺SLAM技術(shù)局限于圖像的幾何特征如特征點(diǎn),難以建立環(huán)境的語義地圖,不利于人機(jī)交互,并且導(dǎo)致在動(dòng)態(tài)場景中定位精度較低,難以廣泛應(yīng)用。雙目視覺SLAM系統(tǒng)是目前精度最高、使用最為廣泛的視覺SLAM系統(tǒng)。本文在其基礎(chǔ)之上,通過構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分割圖像得到語義分割圖,設(shè)計(jì)融合語義分割信息的優(yōu)化算法,改進(jìn)傳統(tǒng)雙目視覺SLAM系統(tǒng)的組成模塊,從而提出一套完整的融合語義分割信息的高精雙目視覺SLAM系統(tǒng)。在公開數(shù)據(jù)集下的實(shí)驗(yàn)表明,與傳統(tǒng)雙目視覺SLAM系統(tǒng)相比,本系統(tǒng)不僅能夠建立半稠密語義地圖,并且在動(dòng)態(tài)場景下具有更高的定位精度。本文完成的具體工作如下:1)完成了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的選型和改造訓(xùn)練,以及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與SLAM框架的融合,提出了一種實(shí)時(shí)化語義分割的方法。2)基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的語義分割信息,設(shè)計(jì)更快速、更準(zhǔn)確的特征點(diǎn)匹配算法;設(shè)計(jì)動(dòng)態(tài)物體檢測算法,去除動(dòng)態(tài)物體的影響,大大提高動(dòng)態(tài)環(huán)境中的定位精度。3)基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的語義分割信息和優(yōu)化后的定位結(jié)果,組合深度濾波算法、非線性優(yōu)算法和基于貝葉斯的語義融合算法,估計(jì)點(diǎn)云的深度和語義信息,建立準(zhǔn)確的半稠密語義地圖,相比改進(jìn)前的稀疏點(diǎn)云地圖,更有利于人機(jī)交互。4)利用公開數(shù)據(jù)集對(duì)本系統(tǒng)進(jìn)行驗(yàn)證。驗(yàn)證卷積神網(wǎng)絡(luò)語義分割的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性、本系統(tǒng)相對(duì)傳統(tǒng)雙目視覺SLAM系統(tǒng)在動(dòng)態(tài)環(huán)境下定位精度的提升、以及半稠密語義地圖構(gòu)建算法的有效性。
【圖文】：

.1.1 課題的來源本選題來源于廣東省重點(diǎn)領(lǐng)域研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目：面向多場景的高精度全轉(zhuǎn)向大載荷動(dòng)操作一體化機(jī)器人開發(fā)與應(yīng)用示范（2019B090919003）。.1.1 技術(shù)研究背景2017 年，國務(wù)院文件《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃（2018-202）》中指出：要加快人工智能的發(fā)展，并為此制定了詳細(xì)的目標(biāo)。智能移動(dòng)機(jī)器人實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)的關(guān)鍵元素。機(jī)器人具有能夠在極端情況下作業(yè)，不眠不休的特點(diǎn)，可提高社會(huì)整體的效率，，代替人類完成很多作業(yè)。智能化是指讓移動(dòng)機(jī)器人能夠獲得主感知，自主決策，并自主規(guī)劃的能力。智能移動(dòng)機(jī)器人具有巨大的生產(chǎn)力，將徹解放人類雙手，對(duì)社會(huì)上產(chǎn)生廣泛而深遠(yuǎn)的影響。近年來已有一些應(yīng)用實(shí)例：比如物流機(jī)器人實(shí)現(xiàn)物流自動(dòng)化（如圖 1.1-a），用掃地機(jī)器人實(shí)現(xiàn)家庭服務(wù)（如圖 1.1-示），太空月球車實(shí)現(xiàn)太空探索等。

典型SLAM系統(tǒng)
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP391.41;TP242

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本文編號(hào)：2628488