本文關(guān)鍵詞： 智能服務任務 語義地圖 支持向量機 多尺度圖像分割 視差圖　出處：《機器人》2016年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對室內(nèi)移動機器人在智能服務任務中難以獲得復雜環(huán)境語義的問題,通過設計云端語義庫,實現(xiàn)基于語義獲取框架的機器人語義地圖構(gòu)建,使機器人不僅掌握面向?qū)Ш降沫h(huán)境幾何描述,而且獲得了復雜環(huán)境下基于豐富語義庫的含物品關(guān)聯(lián)歸屬關(guān)系的語義地圖,解決了語義地圖構(gòu)建過程中語義信息添加可靠性低、地圖更新存在誤差及擴展性不足等問題.首先給出了一種語義庫構(gòu)建方案,基于支持向量機實現(xiàn)語義庫分類形成子語義庫,在子語義庫基礎上基于網(wǎng)絡文本分類來提取關(guān)鍵特征點形成特征模型庫,通過語義分類列表整合子語義庫實現(xiàn)物品查詢.其次,論述了面向智能服務任務的云端語義地圖實現(xiàn),基于多尺度圖像分割與視差圖分析,設計標注庫與歸屬庫描述物品關(guān)聯(lián)歸屬關(guān)系.最后進行了有關(guān)語義地圖構(gòu)建及語義庫分類效率的仿真實驗與結(jié)果分析,驗證了方法的有效性.
[Abstract]:Aiming at the problem that it is difficult for indoor mobile robot to obtain complex environment semantics in intelligent service task, the semantic map construction of robot based on semantic acquisition framework is realized by designing cloud semantic library. The robot not only grasps the navigation oriented environment geometry description, but also obtains the semantic map based on the rich semantic library in complex environment, which solves the problem of low reliability of adding semantic information in the process of semantic map construction. There are some problems in map updating, such as error and lack of expansibility. Firstly, a construction scheme of semantic library is presented, which is based on support vector machine (SVM) to realize the classification of semantic database to form sub-semantic library. Based on the sub-semantic database, the key feature points are extracted to form the feature model base, and the item query is realized by integrating the sub-semantic database of semantic classification list. Secondly, the realization of cloud semantic map oriented to intelligent service task is discussed. Based on the multiscale image segmentation and parallax analysis, the article designs the label library and the home library to describe the relationship between the items. Finally, the simulation experiment and result analysis of semantic map construction and classification efficiency of semantic database are carried out. The validity of the method is verified.
【作者單位】： 山東大學控制科學與工程學院;山東財經(jīng)大學計算機科學與技術(shù)學院;
【基金】：國家自然科學基金(61573216) 山東省重點研發(fā)計劃(2015GGX103034) 山東省自然科學基金(ZR2015FM007)
【分類號】：TP242

【相似文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 弋英民;劉丁;;動態(tài)環(huán)境下基于路徑規(guī)劃的機器人同步定位與地圖構(gòu)建[J];機器人;2010年01期

2 熊蓉;褚健;吳俊;;基于點線相合的機器人增量式地圖構(gòu)建[J];控制理論與應用;2007年02期

3 徐則中;;基于特殊矩陣的同時定位與地圖構(gòu)建[J];火力與指揮控制;2010年12期

4 劉少剛;郭云龍;賈鶴鳴;;基于直線特征提取匹配搜救機器人的同步定位與地圖構(gòu)建[J];吉林大學學報(工學版);2013年04期

5 劉鑓;任雪梅;A.B.RAD;;基于信息勢能的魯棒估計器及其在同時定位與地圖構(gòu)建問題中的應用[J];控制理論與應用;2011年07期

6 張學習;楊宜民;謝云;;全自主機器人足球系統(tǒng)的全局地圖構(gòu)建研究[J];控制理論與應用;2011年07期

7 何俊學;李戰(zhàn)明;;基于視覺的同時定位與地圖構(gòu)建方法綜述[J];計算機應用研究;2010年08期

8 趙亮;陳敏;李洪臣;;基于視覺同時定位與地圖構(gòu)建數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)優(yōu)化算法[J];計算機應用;2014年02期

9 高云園;郭云飛;韋巍;;協(xié)作多機器人用于未知環(huán)境完全探測和地圖構(gòu)建[J];儀器儀表學報;2007年07期

10 王文斐;熊蓉;褚健;;基于粒子濾波和點線相合的未知環(huán)境地圖構(gòu)建方法[J];自動化學報;2009年09期

相關(guān)會議論文 前1條

1 王珂;趙立軍;李瑞峰;;基于貫序Mb-ICP融合的機器人復雜室內(nèi)地圖構(gòu)建[A];中國自動化學會控制理論專業(yè)委員會B卷[C];2011年

相關(guān)博士學位論文 前4條

1 孫作雷;大規(guī)模不規(guī)則環(huán)境中的移動機器人定位與地圖構(gòu)建[D];上海交通大學;2010年

2 熊蓉;室內(nèi)未知環(huán)境線段特征地圖構(gòu)建[D];浙江大學;2009年

3 徐則中;移動機器人的同時定位和地圖構(gòu)建[D];浙江大學;2004年

4 王文斐;面向室內(nèi)動態(tài)環(huán)境的機器人定位與地圖構(gòu)建[D];浙江大學;2011年

相關(guān)碩士學位論文 前10條

1 侯朋岐;移動機器人路徑規(guī)劃與二維地圖構(gòu)建研究[D];大連海事大學;2016年

2 賞磊;粒子群算法在地圖構(gòu)建中的應用研究[D];上海交通大學;2010年

3 王露露;基于雙目立體視覺定位的地圖構(gòu)建方法的研究[D];江南大學;2013年

4 王培勛;基于子地圖連接的機器人同時定位與地圖構(gòu)建研究[D];中國海洋大學;2010年

5 趙程;基于視覺—語音交互式室內(nèi)層次地圖構(gòu)建與導航系統(tǒng)[D];廈門大學;2014年

6 張紹君;移動機器人的同時定位和地圖構(gòu)建子系統(tǒng)技術(shù)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2014年

7 劉昆;基于多傳感器的同時定位與地圖構(gòu)建[D];哈爾濱工業(yè)大學;2015年

8 李皓博;個體機器人地圖構(gòu)建的改進內(nèi)螺旋覆蓋法[D];遼寧科技大學;2015年

9 郭毅;中型組機器人足球比賽系統(tǒng)的全局地圖構(gòu)建研究[D];廣東工業(yè)大學;2012年

10 王要強;同步定位與地圖構(gòu)建技術(shù)中的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)問題[D];哈爾濱工業(yè)大學;2008年

，

本文編號：1544580