隨著技術(shù)的進(jìn)步,對服務(wù)機(jī)器人的需求也日益增大。不同于工業(yè)機(jī)器人,服務(wù)機(jī)器人除了需要理解人的指令,更需要以類人的視角對環(huán)境有所感知,才能更好地提供服務(wù)。對物體的分割識別（語義分割）的研究仍以二維圖片為主,但是對三維環(huán)境中的機(jī)器人來說,二維圖片提供的信息是有限的。本文主要研究三維場景感知技術(shù),具體表述為室內(nèi)三維語義場景的構(gòu)建、優(yōu)化及描述方法。課題中建立了三維語義場景構(gòu)建系統(tǒng),構(gòu)建出三維語義場景。文中首先基于深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練了融合RGB信息和深度信息的模型,對Kinect獲得的單幀圖片進(jìn)行語義分割;利用ORB-SLAM系統(tǒng)提取圖片特征并估計位姿,構(gòu)建了攜帶語義信息的稠密的三維點(diǎn)云。文中改進(jìn)、提出了三維語義場景的分割優(yōu)化方法。在前人工作的基礎(chǔ)上,結(jié)合體素濾波和貝葉斯估計的方法對點(diǎn)云進(jìn)行了體素概率融合,獲得了相對單幀圖片的,多幀視角下的更優(yōu)解。另一方面,課題中將基于深度學(xué)習(xí)的三維語義分割方法同基于凹凸性的LCCP算法結(jié)合起來,使室內(nèi)場景的語義分割整體上得到優(yōu)化。課題中描述了場景中物體的部分屬性。在建立三維語義場景的基礎(chǔ)上,課題中對場景中的物體進(jìn)行進(jìn)一步描述,例如物體的位置... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：83 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題來源及研究背景
        1.1.1 課題來源
        1.1.2 課題研究背景和意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 三維點(diǎn)云分割方法
        1.2.2 基于深度學(xué)習(xí)的語義分割方法
        1.2.3 三維場景構(gòu)建方法
    1.3 研究內(nèi)容
第2章 三維語義場景構(gòu)建方法的研究
    2.1 引言
    2.2 基于深度學(xué)習(xí)的圖片語義分割研究
        2.2.1 Caffe深度學(xué)習(xí)框架
        2.2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.2.3 分割模型
    2.3 三維場景的建立
        2.3.1 深度圖和彩色圖的匹配
        2.3.2 圖片序列的位姿估計
        2.3.3 稠密點(diǎn)云地圖的建立
    2.4 點(diǎn)云的濾波和概率融合
        2.4.1 點(diǎn)云的統(tǒng)計濾波
        2.4.2 體素概率融合
    2.5 本章小結(jié)
第3章 三維點(diǎn)云的分割優(yōu)化與物體描述方法研究
    3.1 引言
    3.2 三維點(diǎn)云的語義分割優(yōu)化
        3.2.1 基于三維CRF的分割優(yōu)化
        3.2.2 結(jié)合凹凸性的語義分割優(yōu)化
    3.3 坐標(biāo)系標(biāo)定與個體分割
        3.3.1 點(diǎn)云坐標(biāo)系標(biāo)定
        3.3.2 基于歐式距離的個體分割
    3.4 物體屬性描述
        3.4.1 空間大小與中心位置
        3.4.2 主體顏色描述
        3.4.3 關(guān)聯(lián)屬性描述
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于自然語言命令的路徑規(guī)劃方法研究
    4.1 引言
    4.2 二維柵格地圖的建立
        4.2.1 地面濾除
        4.2.2 生成柵格地圖
    4.3 基于視覺的起始點(diǎn)確定
    4.4 基于自然語言命令識別的目標(biāo)區(qū)域確定
        4.4.1 數(shù)學(xué)形式描述
        4.4.2 自然語言分詞
        4.4.3 自然語言詞匯與知識庫中符號的綁定
        4.4.4 由符號列表構(gòu)造機(jī)器人命令
    4.5 基于Dijkstra和A*算法的路徑規(guī)劃
    4.6 本章小結(jié)
第5章 三維語義場景構(gòu)建及描述系統(tǒng)的實(shí)驗及驗證
    5.1 引言
    5.2 分割模型訓(xùn)練與測試實(shí)驗
    5.3 點(diǎn)云體素概率融合實(shí)驗
    5.4 基于凹凸性的語義分割優(yōu)化實(shí)驗
    5.5 機(jī)器人自然語言命令識別實(shí)驗
    5.6 系統(tǒng)驗證實(shí)驗
        5.6.1 場景布置與數(shù)據(jù)采集
        5.6.2 三維語義場景構(gòu)建及優(yōu)化
        5.6.3 個體分割與屬性描述
        5.6.4 全局路徑規(guī)劃
    5.7 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]服務(wù)機(jī)器人技術(shù)研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢[J]. 王田苗,陶永,陳陽.  中國科學(xué):信息科學(xué). 2012(09)
[2]一種基于HSV顏色空間模糊量化的圖像檢索方法[J]. 常小紅,濮黃生,見偉平.  醫(yī)療衛(wèi)生裝備. 2011(04)
[3]服務(wù)機(jī)器人發(fā)展綜述及若干問題探討[J]. 熊光明,趙濤,龔建偉,高峻峣.  機(jī)床與液壓. 2007(03)
[4]一種基于HSV顏色空間的圖像檢索技術(shù)[J]. 宋麥玲,李歡.  電腦知識與技術(shù)(學(xué)術(shù)交流). 2007(01)

碩士論文
[1]室內(nèi)移動機(jī)器人路徑規(guī)劃及軌跡跟蹤控制研究[D]. 任昶.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2017
[2]基于局部表面凸性的散亂點(diǎn)云分割算法研究[D]. 王雅男.中國科學(xué)院長春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所 2016
[3]散亂點(diǎn)云的數(shù)據(jù)分割與特征提取技術(shù)研究[D]. 張蓉.南昌大學(xué) 2016
[4]基于特征的車身典型復(fù)雜曲面點(diǎn)云數(shù)據(jù)的分割[D]. 鐘婷婷.吉林大學(xué) 2015
[5]基于RGB-D的SLAM算法研究[D]. 丁潔瓊.西安電子科技大學(xué) 2014



本文編號：3193885