公开(公告)号：CN111860651B

公开(公告)日：2022-09-13

申请号：CN202010710365.9

申请日：2020-07-22

Applicant: 河海大学常州校区

Inventor： 倪建军 ,  杨也 ,  朱金秀 ,  史朋飞

IPC: G06V10/774 ,  G06N3/04 ,  G06T7/73 ,  G06F16/29

Abstract: 本发明属于视觉机器人构图技术领域，公开了一种基于单目视觉的移动机器人半稠密地图构建方法，本发明涉及ORB‑SLAM、卷积神经网络及半稠密地图构建，机器人根据单目相机构建稀疏点云地图，结合卷积神经网络构建带有语义标签的关键帧以及稀疏点云的地图，当机器人到达感兴趣区域时，开启半稠密地图构建。本发明利用卷积神经网络结合ORB‑SLAM构建带有语义信息的地图，利用归一化互相关进行立体视觉匹配达到较为稠密的匹配关系，高斯滤波对每次新的深度数据进行融合与传递；本发明在机器人构建半稠密地图以及自主导航等方面，具有重要理论和现实应用价值。

公开(公告)号：CN111860651A

公开(公告)日：2020-10-30

申请号：CN202010710365.9

申请日：2020-07-22

Applicant: 河海大学常州校区

Inventor： 倪建军 ,  杨也 ,  朱金秀 ,  史朋飞

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06T7/73 ,  G06F16/29

Abstract: 本发明属于视觉机器人构图技术领域，公开了一种基于单目视觉的移动机器人半稠密地图构建方法，本发明涉及ORB-SLAM、卷积神经网络及半稠密地图构建，机器人根据单目相机构建稀疏点云地图，结合卷积神经网络构建带有语义标签的关键帧以及稀疏点云的地图，当机器人到达感兴趣区域时，开启半稠密地图构建。本发明利用卷积神经网络结合ORB-SLAM构建带有语义信息的地图，利用归一化互相关进行立体视觉匹配达到较为稠密的匹配关系，高斯滤波对每次新的深度数据进行融合与传递；本发明在机器人构建半稠密地图以及自主导航等方面，具有重要理论和现实应用价值。