基于深度学习的语义栅格地图构建方法

摘要：

为了提升移动机器人在定位导航任务中对环境的理解力,提出一种包含墙角信息的语义地图构建方法.首先结合激光SLAM算法和深度学习方法创建环境栅格地图并提取环境语义,同时对语义点云进行假语义去除,通过坐标转换将语义信息与环境栅格地图进行融合,并采用基于贝叶斯估计的增量式方法对栅格中物体语义存在与否进行判定,得到包含语义信息的二维栅格地图.借助于机器人实验平台对该方法进行验证,结果表明所得到的语义栅格地图能准确表示出物体位置,正确反映了环境语义信息.

关键词：语义地图;栅格地图;SLAM;深度学习;移动机器人;检测识别

所属期刊栏目：44

分类号：TP242.6(自动化技术及设备)

资助基金：国家重点研发计划项目;武汉市应用基础前沿项目;武汉科技大学机器人与智能系统研究院开放基金资助项目

在线出版日期：2021-10-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：468-477