【摘要】：基于視覺的同時定位與建圖(SLAM)技術(shù)是實現(xiàn)智能移動機器人在未知環(huán)境下的定位與導航的關鍵技術(shù)之一,是當前移動機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,難以建立環(huán)境的語義地圖,不利于人機交互,并且導致在動態(tài)場景中定位精度較低,難以廣泛應用。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)。本文在其基礎之上,通過構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡分割圖像得到語義分割圖,設計融合語義分割信息的優(yōu)化算法,改進傳統(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)集下的實驗表明,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)絡的選型和改造訓練,以及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡與SLAM框架的融合,提出了一種實時化語義分割的方法。2)基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡輸出的語義分割信息,設計更快速、更準確的特征點匹配算法;設計動態(tài)物體檢測算法,去除動態(tài)物體的影響,大大提高動態(tài)環(huán)境中的定位精度。3)基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡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,估計點云的深度和語義信息,建立準確的半稠密語義地圖,相比改進前的稀疏點云地圖,更有利于人機交互。4)利用公開數(shù)據(jù)集對本系統(tǒng)進行驗證。驗證卷積神網(wǎng)絡語義分割的準確性和實時性、本系統(tǒng)相對傳統(tǒng)雙目視覺SLAM系統(tǒng)在動態(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領域研發(fā)計劃項目：面向多場景的高精度全轉(zhuǎn)向大載荷動操作一體化機器人開發(fā)與應用示范（2019B090919003）。.1.1 技術(shù)研究背景2017 年，國務院文件《促進新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動計劃（2018-202）》中指出：要加快人工智能的發(fā)展，并為此制定了詳細的目標。智能移動機器人實現(xiàn)其目標的關鍵元素。機器人具有能夠在極端情況下作業(yè)，不眠不休的特點，可提高社會整體的效率，，代替人類完成很多作業(yè)。智能化是指讓移動機器人能夠獲得主感知，自主決策，并自主規(guī)劃的能力。智能移動機器人具有巨大的生產(chǎn)力，將徹解放人類雙手，對社會上產(chǎn)生廣泛而深遠的影響。近年來已有一些應用實例：比如物流機器人實現(xiàn)物流自動化（如圖 1.1-a），用掃地機器人實現(xiàn)家庭服務（如圖 1.1-示），太空月球車實現(xiàn)太空探索等。

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

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