[发明专利]一种基于深度学习的移动机器人视觉里程计流式控制方法在审
| 申请号： | 202211326233.1 | 申请日： | 2022-10-27 |
| 公开（公告）号： | CN115797801A | 公开（公告）日： | 2023-03-14 |
| 发明（设计）人： | 张磊;王佳慧 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06V20/17 | 分类号： | G06V20/17;G06V10/26;G06T7/73 |
| 代理公司： | 北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙) 11639 | 代理人： | 王松 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的移动机器人视觉里程计流式控制方法，属于计算机视觉与定位控制技术领域。首先获取场景的RGB图像和Depth图像并配准。通过语义分割和目标检测相结合的方法识别场景中的移动目标，生成mask掩膜。之后，使用视觉里程计估计深度相机位姿，使用预测方法得到深度相机预测位姿并连续输出。然后将系统设置为线程并行执行，线程之间共用的信息设置为共享变量。最后，计算系统的流性能，进行流式评估。根据评估结果，对视觉导航系统进行优化控制。本方法能够得到连续稳定的深度相机位姿输出，达到视觉里程计流式处理控制要求，且在考虑算法时间延迟的基础上，获得相较于非实时的视觉里程计更好的流性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 移动 机器人 视觉 里程计 控制 方法 | ||
【主权项】：
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