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基于YOLO v3和传感器融合的机器人定位建图系统 被引量：5
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作者 陈文峰 张学习 +1 位作者 蔡述庭 熊晓明 《自动化与信息工程》 2021年第2期34-38,48,共6页
场景中的动态物体影响移动机器人定位算法的精度,使机器人无法建立蕴含场景信息的高精度地图,降低定位建图系统在复杂场景中的鲁棒性。针对目前主流动态SLAM技术受限于系统需求和硬件性能,无法兼顾移动机器人定位精度和系统实时性的问题... 场景中的动态物体影响移动机器人定位算法的精度,使机器人无法建立蕴含场景信息的高精度地图,降低定位建图系统在复杂场景中的鲁棒性。针对目前主流动态SLAM技术受限于系统需求和硬件性能,无法兼顾移动机器人定位精度和系统实时性的问题,提出一种基于YOLO v3和传感器融合的机器人定位建图系统。首先,建立融合编码器和视觉传感器的机器人运动模型,求解移动机器人位姿;然后,利用深度学习技术剔除复杂场景中的动态物体,并针对YOLO v3目标检测网络特点,采用多视图几何方法进行性能优化;最后,经测试,本系统相比DS_SLAM具有更优的轨迹精度,耗时更短。 展开更多
关键词 传感器融合 目标检测 动态物体 定位 多视图几何
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