文献类型：期刊文章

作　　者：仉新[1,2,3] 郑飂默[1] 谭振华[2] 张雷[4] 李锁[3]

ZHANG Xin;ZHENG Liaomo;TAN Zhenhua;ZHANG Lei;LI Suo(Shenyang Institute of Computing Technology Co.,Ltd.,Chinese Academy of Sciences,Shenyang Liaoning 110168,China;Software College of Northeastern University,Shenyang Liaoning 110169,China;School of Mechanical Engineering,Shenyang Ligong University,Shenyang Liaoning 110159,China;63867 Units,Baicheng Jilin 137000,China)

机构地区：[1]中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司,辽宁沈阳110168 [2]东北大学软件学院,辽宁沈阳110169 [3]沈阳理工大学机械工程学院,辽宁沈阳110159 [4]63867部队,吉林白城137000

出　　处：《机床与液压》

基　　金：辽宁省教育厅面上青年人才项目(LJKZ0258);2022年辽宁省科技厅博士科研启动基金计划项目(2022-BS-187)。

年　　份：2023

卷　　号：51

期　　号：3

起止页码：57-63

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为实现动态场景下移动机器人自主定位和建图,解决传统视觉里程计方法跟踪效果差及累积误差问题,提升闭环检测的准确性和鲁棒性,提出融合深度学习的同时定位与地图构建方法。采用四叉树算法均匀化特征分布,解决动态场景特征聚集问题;通过优化的目标检测网络识别场景动态语义信息,剔除动态物体对位姿估计的干扰;充分提取场景空间结构信息,结合点特征和线特征实现位姿跟踪及回环检测,构建全局一致的环境地图。TUM数据集和真实场景实验结果表明:改进方法提升了移动机器人定位和建图的准确性和鲁棒性。

关 键 词：同时定位与地图构建 动态场景  目标检测 四叉树

分 类 号：TP242]