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室内二维语义地图构建及免疫遮挡定位研究

室内二维语义地图构建及免疫遮挡定位研究

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作者：左建朋武汉科技大学

学位级别：硕士

语义地图能够帮助机器人更好的理解环境,提高了机器人定位的速度和精度,为更加复杂的人机交互打下基础。但目前语义定位算法在遮挡环境中容易出现多个语义定位位姿的问题,最终将导致机器人定位失败。针对目前移动机器人定位鲁棒性较差... 详细信息

语义地图能够帮助机器人更好的理解环境,提高了机器人定位的速度和精度,为更加复杂的人机交互打下基础。但目前语义定位算法在遮挡环境中容易出现多个语义定位位姿的问题,最终将导致机器人定位失败。针对目前移动机器人定位鲁棒性较差的问题,本文融合了激光信息和视觉信息,进行室内二维语义地图的构建和免疫障碍物遮挡的语义定位研究。本文主要的工作包含了以下三个方面:(1)搭建了室内移动机器人平台,介绍了机器人的软件和硬件平台,并对使用的传感器原理及数学模型进行了分析,为后续机器人感知环境、构建语义地图和免疫遮挡的语义定位研究奠定了基础。(2)提出了一种多特征的语义地图和语义链构建方法。首先利用Gmapping算法构建栅格地图,同时利用SSD目标检测算法和Deeplab V2语义分割算法对环境中的语义物体进行识别,将获取的语义信息通过坐标转换映射到语义栅格中,并基于贝叶斯估计对语义栅格进行增量式估计;然后将获取的二维栅格地图和语义映射图进行融合得到语义地图,并基于墙角在语义地图上进行搜索来构建语义链表;最后通过搭建的移动机器人平台构建真实环境下的语义地图并生成语义链表,验证了本文方法的可行性。(3)针对在相似环境下原AMCL算法定位慢、甚至定位失效和语义定位在有遮挡的场景下定位失败等问题,提出了一种基于语义地图免疫遮挡的语义定位算法。该方法主要利用已经构建的二维语义地图和语义链表,当有障碍物出现时,首先将当前帧与保存的关键帧进行基于词袋模型的相似度匹配和关键帧语义链检验,确定正确相似帧;其次进行帧间语义向量链加权求差值来确定被遮挡语义物体的类别;然后根据当前帧包含的语义物体种类查语义链表来确定机器人所处的区域,并依据该区域的高置信度语义信息完成语义定位;最后在搭建的移动机器人平台进行定位实验,在相似且存在遮挡的场景下,本文算法定位的成功率达到了91.67%,验证了本文算法的真实有效性。

关键词：语义地图语义链表相似帧置信度免疫遮挡

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