基于RGB--D相机的室内环境语义地图构建方法研究的任务书.docx

基于RGB--D相机的室内环境语义地图构建方法研究的任务书
任务书
一、课题背景和意义
随着机器人和智能家居等智能设备的逐渐普及，如何使它们具备更好的感知能力和决策能力成为了研究的热点问题之一。语义地图可以作为智能设备进行定位、路径规划、环境感知、导航和操作等方面的基础，因此语义地图的构建任务十分重要。
本课题研究基于RGB--D相机的室内环境语义地图的构建与实现方法。根据实际需求，结合RGB--D相机的特点和功能，实现室内地形、空间关系和语义信息的抽取和表示，构建具有较高精度和实时性的语义地图，并进行验证和应用。
二、研究内容和研究方法
技术路线：
采用OpenCV作为图像处理和计算机视觉库，依靠RGB--D相机获得室内环境的彩色图像和深度图像，以此为基础，利用摄像机拍摄到的数据，结合机器学习、模式识别和图像分割等算法，进行地形、空间关系和语义信息的分析、提取和表示，并对特定场景的标记、分类和识别进行优化和实现，最终构建得到高质量的室内环境语义地图。
具体研究内容包括：
1.室内环境数据采集和预处理，包括相机标定、畸变矫正、噪声滤波、图像配准等处理；
2.基于RGB和深度图像的地形特征抽取和表示，包括地面分割、障碍物检测、场景点云重构和过滤等处理；
3.基于空间关系和语义信息的分析和表示，包括房间划分、墙体检测、门窗检测、地面上物体检测等处理；
4.基于机器学习和深度学习算法的场景标记、分类和识别，包括物体识别、行为识别和语义分割等技术的应用；
5.最终实现高精度、高实时性和可视化的室内环境语义地图。
三、预期成果
1.完成针对基于RGB--D相机的室内环境语义地图构建的研究任务，并取得一定的成果；
2.完成相关算法的开发与验证，获得一定的实验数据及实验结果；
3.完成报告书的撰写和相关材料的整理。
四、进度安排
1.第1--2个月：阅读相关文献，熟悉RGB--D相机及地图构建技术，明确研究方向。
2.第3--4个月：完成室内环境数据采集和预处理，包括相机标定、畸变矫正、图像配准等处理。
3.第5--6个月：完成基于RGB和深度图像的地形特征抽取和表示，包括地面分割、障碍物检测、场景点云重构和过滤等处理。
4.第7--8个月：完成基于空间关系和语义信息的分析和表示，包括房间划分、墙体检测、门窗检测、地面上物体检测等处理。
5.第9--10个月：完成基于机器学习和深度学习算法的场景标记、分类和识别，包括物体识别、行为识别和语义分割等技术的应用。
6.第11--12个月：调试优化算法并完成最终实现高精度、高实时性和可视化的室内环境语义地图，并完成报告书的撰写和相关材料的整理。
五、参考文献
[1]ZhuC,XuD,DaiY,etal.IndoorSemanticMappingviaCubeLayoutEstimation[C].IEEEInternationalConferenceonRoboticsandAutomation,2017.
[2]ZhangK,HanY,ZhangZ,etal.IndoorSceneUnderstandingwithRGB-DImages:Bottom-upSegmentation,ObjectDetectionandSemanticSegmentation[C].IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,2017.
[3]RenH,XuW,LiuJ.FastandRobustPlaneExtractionBasedonNormalandPointDensityforIndoorMapping[C].Proceedingsofthe2018IEEEInternationalConferenceonRobotIntelligenceTechnologyandApplications,2018.
[4]WuZ,SenanayakeR,LiS,etal.ASemanticMappingSystemforIndoorEnvironments[C].IEEE/RSJInternationalConferenceonIntelligentRobotsandSystems(IROS),2017.
[5]ZhangY,LiuH.ObjectSegmentationandRecognitioninIndoor3DScenes[C].InternationalJointConferenceonArtificialIntelligence,2016.