【摘 要】
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随着深度学习、机器视觉等新科技的日益发达,各行各业都对智能机器人的要求也愈来愈高,这就给了同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）技术带来了巨大的发展。现实环境中可以利用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）的目标检测算法获取目标对象的语义信息,为现代移动机器人的智能水平的发展奠定了扎实的
【基金项目】
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江苏省研究生科研创新计划项目主持人,名称:基于ORB特征的单机器人同时定位与地图创建算法研究与实践,时间:202004-202106,编号:KYCX20-2915；
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随着深度学习、机器视觉等新科技的日益发达,各行各业都对智能机器人的要求也愈来愈高,这就给了同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）技术带来了巨大的发展。现实环境中可以利用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）的目标检测算法获取目标对象的语义信息,为现代移动机器人的智能水平的发展奠定了扎实的思路基础。国内外研究学者在基于视觉传感器的SLAM算法、多机器人协同SLAM和语义SLAM等方面已提出较多具有建设性的建议。语义SLAM技术还未被广泛运用到多机器人SLAM,于是本文便从目标检测算法和多机器人SLAM算法出发,对基于语义的点云融合算法展开了研究与实践,重点的研究内容包括:首先,分析了视觉SLAM和语义点云的数学原理。并分别分析、确定视觉SLAM和语义点云的方法。在此基础上对整体系统算法做了详细的分析设计。其次,基于ORB-SLAM的3个工作线程,提出以ORB-SLAM作为语义SLAM的主体,为后续目标识别点云语义分割提供稳定的位姿估计和点云结果。然后,通过分析YOLO v3网络模型作为语义模块的机理,结合超体聚类算法分割点云,使语义信息和深度信息相匹配,进而为三维地图中目标空间点加载语义信息,并且使用ICP算法将子地图中的同名点云片拼接,重构三维点云地图。最后,实验部分使用数据集对于语义地图融合进行实验,在保证轨迹相对精确的前提下,结果良好,地图融合效率有所提高。与其他算法相比,提出的算法实验结果在运行时间有所提高,地图融合效果符合预期目标且地图对现实环境的表达也清晰可辨,结果表明本课题提出的方案具有可行性。该论文有图25幅,表6个,参考文献51篇。
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