目前主要的地圖成圖形式可以總結(jié)為兩大種類,分別是手動(dòng)成圖以及自動(dòng)成圖。手動(dòng)成圖主要依靠Auto CAD、Arcgis等相關(guān)軟件繪制,主要缺點(diǎn)是耗時(shí)耗力,工作效率低下。自動(dòng)成圖方法主要是基于特征制圖、基于影像強(qiáng)度和陰影制圖以及基于SLAM的制圖方法等。該類成圖方法的缺點(diǎn)是,地圖冗余復(fù)雜。針對(duì)上文提及的問(wèn)題,本文利用室內(nèi)點(diǎn)云數(shù)據(jù)通過(guò)自動(dòng)成圖的方法來(lái)構(gòu)建內(nèi)容簡(jiǎn)潔,且可以高效的用于室內(nèi)導(dǎo)航的障礙物要素圖,且該圖主要包含四部分:墻體、門、影響通行障礙物(IMO)以及非影響通行障礙物(N-IMO)。本文所使用數(shù)據(jù)為S3DIS和Matterport3D數(shù)據(jù)集,主要針對(duì)寫字樓、餐廳、居所以及醫(yī)院進(jìn)行實(shí)驗(yàn),生成該障礙圖的方法主要包括四部分內(nèi)容:基于點(diǎn)云室內(nèi)場(chǎng)景識(shí)別,實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景自動(dòng)分類,先驗(yàn)規(guī)則總結(jié)及自定義評(píng)判指標(biāo)選取,障礙物要素圖生成。具體研究?jī)?nèi)容如下:a)室內(nèi)主要活動(dòng)場(chǎng)景總結(jié)。我們將室場(chǎng)景大致分為七類,分別是醫(yī)院、居所、學(xué)校教室、寫字樓、車站、餐廳、商場(chǎng),涵蓋了人們室內(nèi)生活的大部分場(chǎng)景。b)基于點(diǎn)云室內(nèi)場(chǎng)景識(shí)別。本文利用PointNet融合馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)(MRF)的方法,對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別。我們將Poi...

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 引言
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 研究?jī)?nèi)容
        1.3.1 研究?jī)?nèi)容與方法
        1.3.2 技術(shù)路線和文章結(jié)構(gòu)
2 室內(nèi)場(chǎng)景識(shí)別
    2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介
    2.2 主流場(chǎng)景識(shí)別方法
        2.2.1 基于對(duì)象的場(chǎng)景識(shí)別
        2.2.2 基于區(qū)域的場(chǎng)景識(shí)別
        2.2.3 基于上下文的場(chǎng)景識(shí)別
    2.3 PointNet-MRF室內(nèi)場(chǎng)景識(shí)別
        2.3.1 PointNet模型結(jié)構(gòu)原理
        2.3.2 基于PointNet融合MRF室內(nèi)場(chǎng)景識(shí)別
3 室內(nèi)場(chǎng)景自動(dòng)分類
    3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)介紹
        3.1.1 訓(xùn)練數(shù)據(jù)
        3.1.2 測(cè)試數(shù)據(jù)
    3.2 ResNet模型結(jié)構(gòu)原理介紹
    3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
4 先驗(yàn)規(guī)則及自定義指標(biāo)
    4.1 先驗(yàn)規(guī)則
        4.1.1 餐廳先驗(yàn)規(guī)則
        4.1.2 學(xué)校教室先驗(yàn)規(guī)則
        4.1.3 交通樞紐站先驗(yàn)規(guī)則
        4.1.4 商場(chǎng)場(chǎng)景先驗(yàn)規(guī)則
        4.1.5 醫(yī)院先驗(yàn)規(guī)則
        4.1.6 居所先驗(yàn)規(guī)則
        4.1.7 寫字樓先驗(yàn)規(guī)則
    4.2 自定義指標(biāo)
        4.2.1 障礙物移動(dòng)性
        4.2.2 點(diǎn)云數(shù)據(jù)特性
5 障礙物要素圖制作
    5.1 獲取制圖要素
    5.2 制圖概述及障礙圖表達(dá)
        5.2.1 歐式聚類算法簡(jiǎn)述
        5.2.2 RANSAC擬合算法簡(jiǎn)述
        5.2.3 障礙物要素圖表達(dá)
6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與解析
    6.1 基于點(diǎn)云室內(nèi)場(chǎng)景識(shí)別
        6.1.1 寫字樓內(nèi)部場(chǎng)景
        6.1.2 餐廳內(nèi)部場(chǎng)景
        6.1.3 居所內(nèi)部場(chǎng)景識(shí)別
        6.1.4 醫(yī)院內(nèi)部場(chǎng)景識(shí)別
    6.2 障礙物要素圖繪制
        6.2.1 障礙物要素圖
7 總結(jié)與展望
    7.1 研究工作總結(jié)
    7.2 研究展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄



本文編號(hào)：3814311