面向实时三维语义建图的热-可见光-激光雷达多模态信号融合

在复杂环境中，自主机器人导航与环境感知对SLAM技术提出了更高要求。本文提出了一种利用热信息对三维点云地图进行语义增强的新方法。该系统首先对可见光与红外图像进行像素级融合，然后将实时激光雷达点云投影到该融合图像流上。随后，在热成像通道中分割热源特征，以即时识别高温目标，并将此温度信息作为语义图层应用于最终的三维地图。该方法生成的地图不仅具有精确的几何结构，还具备对环境的关键语义理解，使其在快速灾害评估和工业预防性维护等特定应用中极具价值。