室内动态场景下基于实时实例分割的视觉SLAM算法研究.pdf

基于深度学习的室内动态场景下的视觉SLAM算法研究.docx 基于深度学习的室内动态场景下的视觉SLAM算法研究 一、引言随着计算机视觉和机器人技术的飞速发展，同步定位与地图构建（SLAM）技术在室内导航、增强现实、自动驾驶等领域的应用日益广泛。特别是在复杂的室内动态场景下，如何实现稳定、准确的视觉SLAM算法成为了研究的热点和难点。本文旨在研究基于深度学习的室内动态场景下的视觉SLAM算法，以期为相关领域提供新的解决方案和思路。二、研究背景及意义 视觉SLAM算法主要通过图像处理技术实现机器人的定位与地图构建。然而，在室内动态场景中，由于存在动态物体、光照变化、遮挡等因素，传统的视觉SLAM算法往往难以实现稳定、准确的定位和地图构建。因此，研究基于

2025-03-16 约4.12千字 9页立即下载

基于深度学习的室内动态场景下的视觉SLAM算法研究.pdf 摘要摘要 视觉SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）是一种同时定位和地图构建的技术，是移动机器人在未知环境里能够自主移动、运输物品、躲避障碍的主要技术之一。传统的视觉SLAM算法大多设计在静态环境的假设下，这意味着它们在面对环境中的动态元素时可能会遇到鲁棒性和准确性的问题。因此，为了在动态场景下依旧保持系统的高性能，首要任务是解决如何有效处理动态场景中的运动物

2025-04-08 约7.12万字 59页立即下载

基于深度学习的室内动态场景下的视觉SLAM算法研究.docx 基于深度学习的室内动态场景下的视觉SLAM算法研究 一、引言随着计算机视觉和深度学习技术的快速发展，同时定位与地图构建（SLAM）已成为机器人和自动驾驶领域的重要研究课题。在室内动态场景下，视觉SLAM算法的准确性和鲁棒性对于实现自主导航和三维重建具有重要意义。本文旨在研究基于深度学习的室内动态场景下的视觉SLAM算法，以提高其性能并应对各种挑战。二、室内动态场景下的视觉SLAM挑战在室内动态场景中，视觉SLAM面临诸多挑战。首先，动态物体的存在可能导致算法误判，影响定位和建图的准确性。其次，光照变化、纹理缺乏以及遮挡等问题也会对算法性能产生负面影响。此外，实时性要求高，需要算法在保证准

2025-04-15 约6.07千字 12页立即下载

动态场景下基于视觉的SLAM算法研究.docx 动态场景下基于视觉的SLAM算法研究 一、引言随着机器人技术及计算机视觉的飞速发展，同时定位与地图构建（SLAM）技术已成为研究热点。在动态场景下，基于视觉的SLAM算法研究尤为关键，其能实现机器人对环境的感知、定位及地图构建，为机器人实现自主导航、路径规划等高级功能提供基础。本文旨在探讨动态场景下基于视觉的SLAM算法的研究现状、挑战及未来发展趋势。二、动态场景下基于视觉的SLAM算法研究现状目前，基于视觉的SLAM算法主要分为两大类：特征基方法和直接方法。在动态场景中，如何有效处理动态物体对SLAM系统的影响是研究的重点。 2.1特征基方法特征基方法主要通过提取场景中的关键特征点，

2025-03-08 约4.6千字 9页立即下载

动态场景下基于语义分割的鲁棒视觉SLAM研究.docx 动态场景下基于语义分割的鲁棒视觉SLAM研究 一、引言随着计算机视觉技术的不断发展，同步定位与地图构建（SLAM）技术在各个领域中发挥着越来越重要的作用。在动态场景下，传统的视觉SLAM方法常常面临挑战，如运动物体的干扰、光照变化等。为了解决这些问题，本文提出了一种基于语义分割的鲁棒视觉SLAM方法。该方法能够有效地识别和区分动态与静态物体，提高SLAM系统的准确性和鲁棒性。二、相关研究背景在视觉SLAM领域，研究者们已经提出了许多方法来解决动态场景下的定位与地图构建问题。这些方法大多基于特征点匹配、光流法等传统技术。然而，在复杂动态环境中，这些方法往往受到运动物体的干扰，导致定位不准确

2025-02-16 约4.09千字 8页立即下载

室内动态场景下基于深度学习的视觉SLAM研究.docx 室内动态场景下基于深度学习的视觉SLAM研究 摘要同时定位与地图构建（SLAM）算法在机器人领域应用广泛且地位关键。但存在动态目标时，SLAM系统定位精度易降低。本文提出一种基于深度学习的动态视觉SLAM算法，通过融入目标检测网络，辅助SLAM系统辨别动态目标，提高在动态环境中的可靠性。实验结果表明，相比ORB-SLAM2，该算法在动态环境中定位精度平均提升90%。关键词深度学习；视觉SLAM；动态场景；目标检测一、引言随着机器人技术的快速发展，移动机器人在室内环境中的应用越来越广泛，如智能家居服务机器人、室内物流配送机器人等。在室内动态场景下，机器人要实现

2025-03-21 约4.27千字 5页立即下载

一种基于实例分割的动态环境下视觉SLAM方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114565847 A (43)申请公布日 2022.05.31 (21)申请号 202210177711.0 (22)申请日 2022.02.25 (71)申请人哈尔滨工程大学

2023-05-08 约1.37万字 14页立即下载

2025-03-09 约4.24万字 60页立即下载

2025-02-27 约3.21万字 45页立即下载

动态场景语义SLAM的室内重定位算法研究.pdf 摘要摘要即时定位与地图构建(SLAM)算法是智能移动机器人在未知环境中自主导航的关键技术。现有SLAM算法大部分假设环境是静态的，但实际应用场景中存在大量动态目标，这使得SLAM算法的定位精度与鲁棒性大幅降低。当前，深度学习与传统几何相结合的方法表现出了优异的性能，然而这类方法网络模型参数量大，难以部署在计算资源有限的嵌入式设备。除此之外，机器人在光照、遮挡等情况下容易出现定位丢失的问题，这些都对动态

2025-01-02 约14.93万字 90页立即下载

室内动态环境下基于语义分割的SLAM方法研究.pdf 室内动态环境下基于语义分割的SLAM方法研究摘要在如今这个科技时代，人工智能技术已经逐渐融入社会并应用在机器人上，它们也在我们的生活中充当十分重要的角色。机器人往往在陌生的环境的新环境下开展工作，同步定位与建图（SimultaneousLocalizationandMapping,SLAM）因为能够让机器人在陌生环境中进行定位与建图而成为机器人的重要技术。目前传统SLAM系统也能够在静态环境下进行良好的定位与建图，然而在更复杂的动态环境中，传统SLAM系统受到动态物体的干扰导致定位精度出现较大误差，最终估计轨迹与实际轨迹误差较大，并且建图中出现大量重影，无法被用于导航工作。传

2025-04-25 约12.51万字 79页立即下载

基于深度学习的动态环境视觉SLAM算法研究.docx 基于深度学习的动态环境视觉SLAM算法研究 一、引言近年来，同步定位与地图创建（SLAM）技术在许多领域得到广泛应用，尤其在机器人技术中占有举足轻重的地位。而基于深度学习的动态环境视觉SLAM算法的研究更是备受关注。这种算法主要依赖深度学习模型和视觉传感器进行环境的感知、定位与地图构建。在复杂且动态的场景中，此算法展现出了显著的优越性。二、深度学习与SLAM的关系深度学习通过大量的数据进行训练，提取图像的特征，其强大的特征提取能力在SLAM算法中起到了关键作用。对于动态环境中的SLAM问题，深度学习可以帮助算法更准确地识别并排除动态物体对定位和地图构建的影响。此外，深度学习模型可以学习到

2025-03-05 约4.58千字 9页立即下载

基于深度学习的动态环境视觉SLAM算法研究.pdf 摘要同步定位和地图构建（SimultaneousLocalizationandMapping，SLAM）是无人系统在未知环境中自主运动与探索的关键技术。然而，现有的SLAM算法大多采用静态场景假设，这种假设忽略了真实环境中独立运动物体对系统精度的影响。因此，为提高SLAM系统在动态环境下的鲁棒性，本文主要研究内容如下：（1）针对动态物体降低视觉里程计位姿估计精度的问题，本文提出一种基于目标检测与区域生长的视觉里程计。首先，将目标检测网络获得的语义信息与基于区域生长的图像分割算法相结合，获得高度动态对象的掩膜。其次，使用几何约束检测场景中的其他潜在运动点，再根据语义信息将潜在动态

2025-03-18 约8.16万字 63页立即下载

复杂动态场景下视觉SLAM系统研究.docx 复杂动态场景下视觉SLAM系统研究一、引言随着计算机视觉和机器人技术的快速发展，视觉SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping，即时定位与地图构建）技术在复杂动态场景中的应用愈发广泛。本文将围绕视觉SLAM系统的关键技术，研究在复杂动态环境下其系统的设计与优化。通过对算法原理、数据处理和性能评价等问题的深入研究，期望提升系统在多变场景中的稳定性、鲁棒性和精确性。二、视觉SLAM系统概述 视觉SLAM系统是通过利用摄像机等设备捕捉环境信息，进行机器人的实时定位和地图构建的技术。该系统包括相机标定、特征提取、特征匹配、位姿估计等关键环节。然而，在复杂动态场

2025-04-13 约4.57千字 9页立即下载

2025-03-17 约3.37万字 47页立即下载