ABSTRACT På grund av utvecklingen av datorseende, maskininlärning och djupinlärningsteknik fokuserar forskarsamhället inte bara på de traditionella SLAM-problemen, såsom geometrisk kartläggning och lokalisering, utan också på semantisk SLAM. I detta dokument föreslår vi ett semantiskt SLAM-system som bygger de semantiska kartorna med objektnivåenheter, och det är integrerat i RGB-D SLAM-ramen. Systemet kombinerar objektdetekteringsmodulen som realiseras genom deep-learning-metoden och localization-modulen med RGB-D SLAM sömlöst. I det föreslagna systemet används objektdetekteringsmodulen för att utföra objektdetektering och igenkänning, och lokalanpassningsmodulen används för att få den exakta platsen för kameran. De två modulerna är integrerade tillsammans för att få semantiska kartor över miljön. Dessutom, för att förbättra beräkningseffektiviteten i ramverket, är en förbättrad Octomap baserad på Fast Line Rasterization Algoritm konstrueras. Samtidigt, för att den semantiska kartan ska vara exakt och robust, används villkorligt slumpmässigt fält för att göra optimeringen. Slutligen utvärderar vi vår semantiska SLAM genom tre olika uppgifter, d.v.s. lokalisering, objektdetektering och kartläggning. Specifikt, exaktheten av lokaliseringen och karthastigheten utvärderas på TUM data set. Jämfört med ORB-SLAM2 och original RGB-D SLAM fick vårt system 72,9% respektive 91,2% förbättringar i dynamiska miljöer lokalisering utvärderas av rot-medel-kvadratfel. Med den förbättrade Octomap är den föreslagna Semantic SLAM 66,5% snabbare än den ursprungliga RGB-D SLAM. Vi demonstrerar också effektiviteten av objektdetektion genom kvantitativ utvärdering i en automatiserad lagerhantering uppgift på en verklig datauppsättning som registrerats över ett realistiskt kontor. INDEX TERMS CRF, Octomap, semantiska meddelanden, SLAM.
Zhang m.fl. REF föreslog ett semantiskt SLAM-system som byggde semantiska kartor med objektnivåenheter, som integrerades i RGB-D SLAM-ramen.
Semantic SLAM Based on Object Detection and Improved Octomap
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}