基于YOLOv3和视觉SLAM的语义地图构建提升无人驾驶导航性能
需积分: 50 21 浏览量
更新于2024-08-27
22
收藏 7.92MB PDF 举报
本文主要探讨了如何结合深度学习技术和视觉SLAM(Simultaneous Localization and Mapping,同时定位与建图)来提升地图构建的质量。传统的视觉SLAM系统,如ORB-SLAM,虽然能够通过相机捕捉的图像获取点云数据,但这些数据仅包含了空间几何信息,缺乏对环境中的物体类别和功能的语义理解。为了填补这一空白,研究者针对目前流行的深度学习算法,如Faster R-CNN和YOLOv3(You Only Look Once version 3),进行了深入研究。
YOLOv3是一种先进的目标检测算法,它在实时性能上表现出色,能够快速准确地识别出图像中的物体。作者在此基础上,提出了一种新的点云分割方法,通过引入支撑平面的概念,增强了分割的稳定性和鲁棒性。支撑平面的引入有助于减少因光照、遮挡等因素引起的误分割,提高了分割结果的精度。
将YOLOv3集成到ORB-SLAM系统中,使得SLAM系统在构建地图时不仅考虑了空间坐标,还能识别并标记出不同物体的类别,从而生成具有语义信息的点云地图。这种语义地图对于无人驾驶车辆和机器人导航至关重要,因为它提供了关于周围环境的更丰富信息,例如道路、障碍物、行人、交通标志等,这对于路径规划和避障决策具有显著优势。
实验结果显示,该方法在构建复杂几何场景的语义地图方面表现优秀,有效提高了导航系统的智能水平。这为无人驾驶和机器人领域的实际应用提供了有力的技术支持,尤其是在需要理解和适应动态环境的场景中。
总结来说,本文的工作是将深度学习的先进目标检测技术与视觉SLAM系统相结合,以创建具有语义信息的点云地图,为自动驾驶和机器人技术的进步打开了新的可能性。通过这种方法,我们可以期待在未来的导航系统中实现更精确、更智能的环境理解,从而提升系统的整体性能和安全性。
990 浏览量
736 浏览量
2024-11-01 上传
381 浏览量
2024-11-01 上传
2024-11-01 上传
164 浏览量
141 浏览量

weixin_38618094
- 粉丝: 4
最新资源
- VB通过Modbus协议控制三菱PLC通讯实操指南
- simfinapi:R语言中简化SimFin数据获取与分析的包
- LabVIEW温度控制上位机程序开发指南
- 西门子工业网络通信实例解析与CP243-1应用
- 清华紫光全能王V9.1软件深度体验与功能解析
- VB实现Access数据库数据同步操作指南
- VB实现MSChart绘制实时监控曲线
- VC6.0通过实例深入访问Excel文件技巧
- 自动机可视化工具:编程语言与正则表达式的图形化解释
- 赛义德·莫比尼:揭秘其开创性技术成果
- 微信小程序开发教程:如何实现模仿ofo共享单车应用
- TrueTable在Windows10 64位及CAD2007中的完美适配
- 图解Win7搭建IIS7+PHP+MySQL+phpMyAdmin教程
- C#与LabVIEW联合采集NI设备的电压电流信号并创建Excel文件
- LP1800-3最小系统官方资料压缩包
- Linksys WUSB54GG无线网卡驱动程序下载指南