基于深度学习的语义栅格地图构建方法

• 作者: 聂文康 蒋林 雷斌 汤勃
• 来源期刊: 武汉科技大学学报（自然科学版）
• 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
• 年，卷（期）: 2021,（6）
• 页码范围: 468-477
• 页数: 10页
• 分类号: TP242.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-3644.2021.06.010

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.