基于视觉惯性里程计与语义信息的无人机SLAM方法研究

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摘 要：室内环境中存在丰富的语义信息，可以使机器人更好地理解环境，提高机器人位姿估计的准确性。虽然语义信息在机器人同时定位与地图构建（SLAM）领域得到了深入研究和广泛应用，但是在环境准确感知、语义特征提取和语义信息利用等方面还存在着很多困难。针对上述难点，提出了一种基于视觉惯性里程计算法与语义信息相结合的新方法，该方法通过视觉惯性里程计来估计机器人的状态，通过校正估计，构建从语义检测中提取的几何表面的稀疏语义地图；通过将检测到的语义对象的几何信息与先前映射的语义信息相关联来解决视觉惯性里程计和惯性测量单元的累积误差问题。（剩余13545字）