实时的移动机器人语义地图构建系统

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ｈｕｍａｎ — ｃｏｍｐｕｔｅｒｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｎｄａｍｏｒｅｃｏｍｐｌｉｃａｔｅｄｔａｓｋ．Ｔｏｅｎａｂｌｅｍｏｂｉｌｅｒｏｂｏｔｔｏｂｕｉｌｄｓｅｍａｎｔｉｃｍａｐｉｎｒｅａｌｔｉｍｅ，ａｌｉｇｈｔｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇ
然而这些数据库中的图片大多是以人类的视角拍摄的本文使用的机器人视角较低对于同样种类的物体比如沙发办公桌获取的图片与人类视角拍摄图片差距较大为了使机器人更有针对性地理解室内环境作者所在团队手工标注了近5000张机器人视角下的图片来构成训练卷积神经网络模型的数据库
第３８卷
第１１期
仪器仪表学报
李秀智，李尚宇。，贾松敏，单吉超
（１．北京工业大学信息学部摘北京１００１２４；２．数字社区教育部工程研究中心北京１００１２４）
要：语义信息可以使机器人更充分地理解未知环境，为更高级的人机交互和完成更复杂的任务奠定基础。为了能够使移动
ＣｈｉｎｅｓｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｃｉｅｎｔｉｆｉｃＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔ
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Ｖｏ１．３８Ｎｏ．１１ＮＯＶ．２０１７
２０１７年１１月
实时的移动机器人语义地图构建系统术
ＬｉＸｉｕｚｈｉ，ＬｉＳｈａｎｇｙｕ，ＪｉａＳｏｎｇｍｉｎ，ＳｈａｎＪｉｃｈａｏ，。
（』．ＦａｃｕｌｔｙｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＢｅｊｉｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｆＴｏｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｂｅｊｉｉｎｇ１００１２４，Ｃｈｉｎａ；２．ＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＲｅｓｅａｒｃｈＣｅｎｔｅｒｆｏＤｉｇｉｔａｌＣｏｍｍｕｎｉｔｙ，ＭｉｎｉｓｔｒｙｆｏＥｄｕｃａｔｉｏｎ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００１２４，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＳｅｍａｎｔｉｃｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＣｎａｂｅｌｐｔｌ１ｅｒｏｂｏｔｔｏｂｅＲｅｒｕｎｄｅｒｓｔｎｄａｕｎｋｎｏｗｎｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｎｄｌａｙｔｈｅｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｆｏｒｍｏｒｅａｄｖａｎｃｅｄ
机器人实时地创建语义地图，在ＪｅｔｓｏｎＴＸ１嵌入式电脑上开发了一种轻量级的深度学习目标检测模型，在保证了检测精度的同
时，实现了高效的目标检测功能。并利用了视频流中的帧间光流信息，使用运动信息指导传播算法降低检测算法的漏检率。对
于Ｋｉｎｅｃｔ传感器生成的深度图像有黑边、黑洞等缺陷，使用统一计算设备架构（ＣＵＤＡ）技术开发了一种实时的深度图像修复算
ｍｏｄｅｌｉｓｄｅｖｅｌｏｐｅｄｆｏｒｏｂｊｅｃｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｎｅｍｂｅｄｄｅｄｃｏｍｐｕｔｅｒＪｅｔｓｏｎＴＸ１．Ｔｈｅｉｎｔｅｒ－ｆｒａｍｅｏｐｔｉｃａｌｌｆｏｗｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｎｔｈｅｖｉｄｅｏｓｔｒｅｍａｉｓｕｓｅｄｔｏｒｅｄｕｃｅｔｈｅｍｉｓｓｉｎｇｒａｔｅｏｆｏｂｊｅｃｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｗｈｉｃｈｉｓｃｌａｌｅｄｍｏｔｉｏｎｇｕｉｄｅｄｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ（ＭＧＰ）ｌａｇｏｉｒｔｈｍ．Ａｒｅｌａ－ｔｉｍｅｄｅｐｔｈ
中图分类号：ＴＰ２４２ＴＨ７２文献标识码：Ａ国家标准学科分类代码：５１０．４０５０
Ｓｙｓｔｅｍｏｆｒｅａｌｔｉｍｅｍｏｂｉｌｅｒｏｂｏｔｓｅｍａｎｔｉｃｍａｐｂｕｉｌｄｉｎｇ
法。利用即时定位与地图构建（ＳＬＡＭ）技术，实现移动机器人底层的定位、导航、地图创建功能，并在此基础上使用贝叶斯推理框架，同时融合了环境的度量信息与视觉识别信息完成了语义地图的创建。经过实验表明，所提出的方法在实际的、复杂的室内环境下可以使移动机器人实时地创建语义地图。关键词：深度学习；图像修复；语义地图；贝叶斯推理；统一计算设备架构