基于视觉SLAM和目标检测的语义地图构建的开题报告.docx
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基于视觉SLAM和目标检测的语义地图构建的开题报告.docx
基于视觉SLAM和目标检测的语义地图构建的开题报告一、研究背景近年来,机器人技术得到了快速发展,并在许多领域中得到广泛应用。机器人系统对环境进行探索和地图构建是其基本功能之一,这在自动化仓库管理、无人驾驶车、智能家居等领域有着非常重要的应用。而对于机器人来说,必须具备自主探测与感知能力,懂得理解环境中的目标物体信息,才能践行“出门左转,右转就是故宫”的指令。本文旨在基于视觉SLAM和目标检测的技术指导下完成语义地图的构建,真正实现机器人的感知自我。二、研究内容语义地图指的是除了具备几何意义之外,同时也能够
基于激光SLAM和视觉融合的变电站语义地图构建方法.pdf
本发明公开了一种基于激光SLAM和视觉融合的变电站语义地图构建方法,包括如下步骤:S1?1对深度相机进行内参标定以及激光雷达和相机的外参联合标定;S1?2、对深度相机和激光雷达获取的数据进行同步预处理;S2?1通过激光雷达采集的点云数据以及里程计信息进行运维环境的地图建模;S2?2、获取深度相机的RGBD图像,通过深度学习进行目标识别,以及场景信息理解,获取其语义信息;S2?3、进行坐标转换,将步骤S2?2中识别的目标投影至栅格地图中,为变电站提供环境认知信息;S3、重复步骤S2,完成语义地图的构建。采用
基于视觉SLAM的动态场景多语义地图构建方法及设备.pdf
本发明提供了一种基于视觉SLAM的动态场景多语义地图构建方法及设备。所述方法包括:步骤1至步骤9。本发明针对动态场景生成两种语义地图,方法高效且简便,地图剔除动态目标带来的影响,完成高质量的背景重建,能在动态场景下取得比现有方法更好的性能,满足挑战场景下的定位与制图应用需求。
基于目标检测网络的语义SLAM技术研究的开题报告.docx
基于目标检测网络的语义SLAM技术研究的开题报告一、研究背景语义场景理解是机器人技术中十分重要的任务之一,其应用领域涉及自动驾驶、智能清洁、安防监控等多个领域。而传统的基于几何和激光雷达的SLAM技术在大部分场景下仍存在一些问题,如精度不高,不稳定等。因此,近年来基于深度学习的语义SLAM技术备受关注。本文将研究基于目标检测网络的语义SLAM技术,能够在实时场景中高效、准确地进行场景的建立和定位。二、研究内容和目标本文将主要研究基于目标检测网络的语义SLAM技术,将目标检测网络运用于SLAM技术中,实现对
基于视觉惯性位姿估计和稠密分割网络的语义SLAM方法研究的开题报告.docx
基于视觉惯性位姿估计和稠密分割网络的语义SLAM方法研究的开题报告一、选题背景和意义:SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)是一种重要的机器人视觉领域的研究,在机器人导航、自动驾驶等领域有着广泛应用。为了实现机器人在未知环境中的实时定位和地图构建,SLAM方法需要综合利用传感器数据和运动模型来计算机器人在三维空间中的位姿。视觉SLAM则是指利用视觉传感器(如摄像头)来进行SLAM,具有成本低、视野广、信息丰富等优点,因此近年来备受关注。近年来,语义SLAM(Sem