基于视觉SLAM的语义地图研究.pdf

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1、硕士学位论文基于视觉SLAM的语义地图研究RESEARCHONSEMANTICMAPPINGBASEDONVISUALSLAM常思雨哈尔滨工业大学2018年6月国内图书分类号：TP242.6学校代码：10213国际图书分类号：621.586.4密级：公开工程硕士学位论文基于视觉SLAM的语义地图研究硕士研究生：常思雨导师：曾鸣教授申请学位：工程硕士学科：控制工程所在单位：航天学院答辩日期：2018年6月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex：TP242.6U.D.C.:621.586.4Dissertationfo

2、rtheMaster’sDegreeinEngineeringRESEARCHONSEMANTICMAPPINGBASEDONVISUALSLAMCandidate：ChangSiyuSupervisor：Prof.ZengMingAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpecialty：ControlEngineeringAffiliation:SchoolofAstronauticsDateofDefence：June,2018Degree-Conferring-Instituti

3、on：HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工程硕士学位论文摘要移动机器人在未知复杂环境中自主定位及对环境的语义感知是目前机器人和计算机视觉领域研究的前沿方向，是自主探索、行为决策、人机交互等高级复杂任务的基础。因此，本课题的主要研究内容为基于视觉SLAM的语义地图研究，仅依赖RGB-D相机，实现对自身的定位并感知环境语义信息，进而构建环境的三维语义地图。本文设计了一种构建语义地图的新思路，在估计自身运动和位姿的同时，以物体对象为单位进行语义感知并完成语义地图的构建。本文语义建图系统设计的相关研究方法如下

4、：首先，设计了以RGB-D相机为传感器的视觉SLAM算法，实现自身运动和位姿估计及优化。视觉SLAM算法提取并匹配相邻两帧图像的特征，利用特征点对的几何关系估计相机位姿，并采用捆集调整算法优化位姿和特征点，整个过程中通过判断图像的相似度来检测相机运动轨迹是否出现闭环，利用该约束优化全局位姿，消除累计误差。其次，设计了卷积神经网络的目标检测算法，实现对环境中物体语义信息的感知。目标检测的网络模型设计基于Darknet框架下的YOLOv3模型，采集实验室环境的数据样本并结合公开的数据集，训练YOLOv3模型的参数，并测试其检测效果。再次，

5、设计了三维语义地图的构建算法，实现对检测目标的RGB-D分割，通过数据关联与模型更新算法建立目标模型，结合相机位姿将环境几何信息和目标语义信息映射到三维空间，以彩色八叉树地图结构构建并存储三维语义地图。最后，在Ubuntu系统下实现语义建图系统的整体设计，分别测试系统各主要模块后对语义建图系统整体性能进行测试与验证。在实验室环境下运行系统，系统在自身定位、姿态估计、语义感知的同时，构建了可读且准确的三维语义地图，验证了本课题语义建图算法的可行性与准确性。关键词：视觉SLAM；目标检测；RGB-D分割；语义地图；I哈尔滨工业大学工程硕士

6、学位论文AbstractTheautonomouspositioningandthesemanticperceptionofmobilerobotsinanunknowncomplexenvironmentarecurrentlythefrontiersofresearchinthefieldofroboticsandcomputervision,andbotharethebasisforadvancedcomplextaskssuchasautonomousexploration,behavioraldecisionmaking,a

7、ndhuman-computerinteraction.Therefore,themainresearchcontentofthistopicistheresearchofsemanticmapbasedonvisualSLAM.Itfinishesthemobilerobot'sestimationofitsownmotionandposethroughRGB-Dcamera,andperceivestheenvironmentalsemanticinformationtobuildasemanticmap.Thispaperdes

8、ignsanewwayofconstructingasemanticmap，whileestimatingitsownmovementandposition,itperceivesemanticallywithobjec