面向大规模室外环境的带地标视觉语义SLAM
机器人学
2020-01-07 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
语义SLAM是自动驾驶与智能体中的重要领域，可使机器人实现高层导航任务、获得简单认知或推理能力并实现基于语言的人机交互。本文中，我们构建了一个系统，通过将ORB SLAM的3D点云与卷积神经网络模型PSPNet-101的语义分割信息相结合，为大规模环境创建语义3D地图。此外，我们为KITTI序列构建了一个新数据集，其包含序列相关街道上来自Google Map的地标GPS信息与标签。而且，我们找到了将真实世界地标与点云地图相关联的方法，并基于语义地图构建了拓扑地图。
引用
@article{arxiv.2001.01028,
title = {Visual Semantic SLAM with Landmarks for Large-Scale Outdoor Environment},
author = {Zirui Zhao and Yijun Mao and Yan Ding and Pengju Ren and Nanning Zheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.01028},
year = {2020}
}
备注
Accepted by 2019 China Symposium on Cognitive Computing and Hybrid Intelligence(CCHI'19)