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公开(公告)号：CN111368759B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202010156120.6
申请日：2020-03-09
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G01C21/00
Abstract: 本发明采用基于单目视觉的移动机器人语义地图构建系统，其步骤包括：机器人视为一个智能体，单目视觉传感器，计算机，进行图像采集与环境地图构建工作；在构建环境语义地图之前，机器人先利用在线筛选策略来获取可靠的图像数据集，并将该数据集作为50层残差网络模型的输入进行训练，得到场景的分类模型；移动机器人利用改进的ORB_SLAM系统进行环境地图的构建，并得到由关键帧图像组成的环境映射地图；利用场景分类模型将关键帧图像进行分类，获得带有语义标签的关键帧图像，最终生成环境语义地图；移动机器人可以实现语义地图保存、加载功能以及自身重定位功能，大大提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN107655483B
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN201710942048.8
申请日：2017-10-11
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于增量式在线学习的机器人导航方法，包括，人为引导机器人在区域内行走一圈，机器人对实时位置信号进行采样，得到机器人的坐标信息，当坐标信息满足预设的条件时，存储该坐标信息；将坐标信息作为输入，随着存储的不断更新，采用增量式在线学习方法，利用按需增长的自组织神经网络模型，建立区域地图；利用区域地图进行目标点定位，利用改进A*算法规划出一条到达目标点的最优路径，完成导航任务。本发明实现迅速导航，大大提高了巡检机器人的工作效率。
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公开(公告)号：CN111368759A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010156120.6
申请日：2020-03-09
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明采用基于单目视觉的移动机器人语义地图构建系统，其步骤包括：机器人视为一个智能体，单目视觉传感器，计算机，进行图像采集与环境地图构建工作；在构建环境语义地图之前，机器人先利用在线筛选策略来获取可靠的图像数据集，并将该数据集作为50层残差网络模型的输入进行训练，得到场景的分类模型；移动机器人利用改进的ORB_SLAM系统进行环境地图的构建，并得到由关键帧图像组成的环境映射地图；利用场景分类模型将关键帧图像进行分类，获得带有语义标签的关键帧图像，最终生成环境语义地图；移动机器人可以实现语义地图保存、加载功能以及自身重定位功能，大大提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN107655483A
公开(公告)日：2018-02-02
申请号：CN201710942048.8
申请日：2017-10-11
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于增量式在线学习的机器人导航方法，包括，人为引导机器人在区域内行走一圈，机器人对实时位置信号进行采样，得到机器人的坐标信息，当坐标信息满足预设的条件时，存储该坐标信息；将坐标信息作为输入，随着存储的不断更新，采用增量式在线学习方法，利用按需增长的自组织神经网络模型，建立区域地图；利用区域地图进行目标点定位，利用改进A*算法规划出一条到达目标点的最优路径，完成导航任务。本发明实现迅速导航，大大提高了巡检机器人的工作效率。
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