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摘要:
外界环境的语义感知和自身位置的准确估计是移动机器人自主导航和作业的关键.提出了一种基于单目相机的语义SLAM(simultaneous localization and mapping)方法,在轨迹估计的同时完成三维目标检测.提取物体自身语义、尺寸、颜色分布及其邻域拓扑结构等多元信息作为描述子,实现帧间物体的准确关联.在后端对相机位姿、地图点和物体路标进行联合优化,并自适应调整代价函数中各误差项的权重系数,以提高各状态变量的估计精度和鲁棒性.实验结果表明,所提出的算法在地图构建方面具有较高的精度.
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文献信息
篇名 基于物体关系描述的单目语义SLAM方法
来源期刊 系统仿真学报 学科 工学
关键词 图像分割 三维目标检测 拓扑地图 图匹配 语义SLAM
年,卷(期) 2022,(2) 所属期刊栏目 仿真建模理论与方法|Modeling Theory and Methodology
研究方向 页码范围 278-284
页数 7页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.16182/j.issn1004731x.joss.20-0734
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
图像分割
三维目标检测
拓扑地图
图匹配
语义SLAM
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
系统仿真学报
月刊
1004-731X
11-3092/V
大16开
北京市海淀区永定路50号院
82-9
1989
chi
出版文献量(篇)
14694
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35
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