隨著科技的快速發(fā)展,人工智能技術在不斷得提升,機器人智能化技術也得到人們廣泛的關注。機器人在未知的環(huán)境下通過對視覺傳感器獲取的數(shù)據(jù)進行分析并創(chuàng)建環(huán)境地圖,利用該地圖實現(xiàn)機器人自主定位和構(gòu)圖,也被稱作SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)技術,隨著最近幾年機器人、無人機、無人駕駛、VR/AR的火爆,SLAM技術正廣泛為人所知,被認為是這些領域的關鍵技術之一,SLAM在構(gòu)圖規(guī)模比較小的情況下誤差較小,當?shù)貓D達到一定規(guī)模后,產(chǎn)生的狀態(tài)估計的累計誤差會導致SLAM出現(xiàn)嚴重偏差.而閉環(huán)檢測能夠有效的降低SLAM的累積誤差,閉環(huán)檢測判斷的失誤可能使整個SLAM圖優(yōu)化算法收斂到完全錯誤的值,出現(xiàn)地圖斷裂,進而出現(xiàn)錯誤的定位導航,因此本文重點討論未知環(huán)境下基于視覺的閉環(huán)檢測問題,閉環(huán)檢測是SLAM系統(tǒng)的重要組成部分,在消除累積誤差方面起著非常重要的作用,盡管有很多學者圍繞圖優(yōu)化算法進行優(yōu)化,但閉環(huán)檢測在未知環(huán)境下魯棒性低的問題仍然沒有正面提出解決的辦法。深度學習的發(fā)展為在機器人上利用深度學習技術實現(xiàn)閉環(huán)檢測提供了思路。為進一步改善SLAM閉環(huán)檢測在實際場景中敏感的問題,本文通過深度學習技術,比如目標檢測和圖像分割,提高閉環(huán)檢測的準確性,從而提高機器人在未知環(huán)境中的感知能力,具體工作如下:1)從SLAM閉環(huán)檢測問題開始對機器人在未知環(huán)境下較敏感的原因進行分析,并以深度學習獲取的特征能更好的對場景進行描述的特點來提高機器人閉環(huán)檢測的穩(wěn)健性。2)對深度學習方法進行研究,并選擇利用深度學習對圖像場景進行描述作為本文的研究基礎。3)對基于圖像靜態(tài)語義區(qū)域的閉環(huán)檢測方法進行研究,驗證深度學習對SLAM閉環(huán)檢測的魯棒性的提高。4)對基于圖像局部感興趣區(qū)域的機器人閉環(huán)檢測算法進行研究,驗證深度學習對SLAM閉環(huán)檢測的魯棒性的提高。5)進行實驗和分析,總結(jié)和展望。
【學位單位】：廣東工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：TP242;TP18
【部分圖文】：

它是一種包含卷積層(Convolution layer)、池化層(Pooling layer) 、激活函數(shù)層(Activation function layer)和全連接層(Full connection layer)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡。基本結(jié)構(gòu)如圖2-1所示，從圖中可以看出，對于輸入的圖像，通過一系列的卷積(Conv)、非線性映射(ReLU)和池化(Pool)實現(xiàn)圖像全局區(qū)域的信息交流，最終通過全連接(FC)分類，根據(jù) softmax 分類函數(shù)得到預測概率最大的類別信息。

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本文編號：2834973