一种采用分布式结构的语义定位和建图的方法技术

本发明专利技术公开了一种采用分布式结构的语义定位和建图的方法，本发明专利技术进行环境图像的获取，通过卷积神经网络EfficientNet进行物体识别，并对识别的每块区域进行特征点重分配，再计算出每帧图像间的联系；根据机器人运动速度，动态范围变化等约束筛选所需关键帧；通过ROS系统自定义的topic，将端侧提取完的关键帧及其信息，传输到主机侧；主机接受上传的消息后，投影得到稠密三维点云图，再解算octomap，再通过topic将octomap传回端侧设备，以供终端设备控制各模块完成指定任务。本发明专利技术既提高了图像匹配率，又克服了终端设备算力低难以完成纯视觉的机器人定位和地图解算任务，并降低了硬件平台的成本。

【技术实现步骤摘要】
一种采用分布式结构的语义定位和建图的方法
本专利技术属于移动机器人导航领域，涉及一种采用分布式结构的语义定位和建图的方法。
技术介绍
根据当前发展趋势可以看出定位和建图技术是移动机器人和自动驾驶是否能够自主导航的一个决定性技术。这个技术特点是通过移动机器人搭载一个或多个传感器，在位置环境下移动，构建环境地图，并对自身进行定位。目前不论是室内还是室外，机器人的需求越来越大，故其中的定位和建图技术也越为重要。目前市场不论是百度系，谷歌系还是momenta公司的自动驾驶汽车，其内部的定位和建图系统都是以激光雷达作为传感器，但是多线激光价格昂贵；而单线激光雷达探测范围受限，且其建立的地图缺乏语义信息。广义的理解，在单车智能技术路线的基础上，未来整个自动驾驶的技术体系将是“车端”、“云端”、“路端”同步升级发展。5G+AI是解锁高等级自动驾驶技术的关键所在。纵观全球主流科技公司以及整车厂，自动驾驶L3商业化技术已经成熟，L4/5加速发展进入验证试点阶段。并且为了保证越来越多的自动驾驶汽车安全上路，就越需要更加完善的具有先验信息的地本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种采用分布式结构的语义定位和建图的方法，其特征在于：/n步骤1、获取图像并进行识别区域框定/n通过机器人上搭载的深度摄像头进行环境图像的获取，将每一幅图像传入物体识别神经网络EfficientNet，然后进行物体识别，将识别到的区域作为系统提取特征点和描述子的范围，不断进行相邻帧的ORB特征点和描述子的计算和匹配，以此获得表征机器人相对位置的旋转矩阵和平移矩阵，并且记录每一帧的特征点信息以及和邻近帧的关系，以保证后续关键帧提取的准确性；/n步骤2、提取关键帧/n根据对机器人运动速度，动态范围变化，以及环境信息的约束条件对此前处理并保存完的每一帧数据进行筛选，来提取所需的关键帧，以此来减小...

【技术特征摘要】
1.一种采用分布式结构的语义定位和建图的方法，其特征在于：
步骤1、获取图像并进行识别区域框定
通过机器人上搭载的深度摄像头进行环境图像的获取，将每一幅图像传入物体识别神经网络EfficientNet，然后进行物体识别，将识别到的区域作为系统提取特征点和描述子的范围，不断进行相邻帧的ORB特征点和描述子的计算和匹配，以此获得表征机器人相对位置的旋转矩阵和平移矩阵，并且记录每一帧的特征点信息以及和邻近帧的关系，以保证后续关键帧提取的准确性；
步骤2、提取关键帧
根据对机器人运动速度，动态范围变化，以及环境信息的约束条件对此前处理并保存完的每一帧数据进行筛选，来提取所需的关键帧，以此来减小系统运行内存和加快运行速度；
步骤3、端侧信息上传
通过...

【专利技术属性】
技术研发人员：王煜聪，李郑慧，孙玲玲，胡莉英，闫泽昊，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33