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基于环境语义信息的同步定位与地图构建方法综述

李小倩 何伟 朱士强 李月华 谢天

李小倩, 何伟, 朱士强, 李月华, 谢天. 基于环境语义信息的同步定位与地图构建方法综述[J]. 工程科学学报. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2020.11.09.006
引用本文: 李小倩, 何伟, 朱士强, 李月华, 谢天. 基于环境语义信息的同步定位与地图构建方法综述[J]. 工程科学学报. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2020.11.09.006
Semantic-based SLAM: A Survey[J]. Chinese Journal of Engineering. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2020.11.09.006
Citation: Semantic-based SLAM: A Survey[J]. Chinese Journal of Engineering. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2020.11.09.006

基于环境语义信息的同步定位与地图构建方法综述

doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2020.11.09.006
详细信息
  • 中图分类号: TP24

Semantic-based SLAM: A Survey

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  • 被引次数: 0
出版历程
  • 网络出版日期:  2020-12-22

基于环境语义信息的同步定位与地图构建方法综述

doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2020.11.09.006
  • 中图分类号: TP24

摘要: 同步定位与地图构建技术(SLAM)是当前机器人领域的重要研究热点,传统的SLAM技术虽然在实时性方面已经达到较高的水平,但在定位精度和鲁棒性等方面还存在较大缺陷,所构建的环境地图虽然一定程度上满足了机器人的定位需要,但不足以支撑机器人自主完成导航、避障等任务,交互性能不足。随着深度学习技术的发展,利用深度学习方法提取环境语义信息,并与SLAM技术结合,越来越受到学者的关注。本文综述了环境语义信息应用到同步定位与地图构建领域的最新研究进展,重点介绍和总结了语义信息与传统视觉SLAM在系统定位和地图构建方面结合的突出研究成果,并对传统视觉SLAM算法与语义SLAM算法做了深入的对比研究。最后,展望了语义SLAM研究的发展方向。

English Abstract

李小倩, 何伟, 朱士强, 李月华, 谢天. 基于环境语义信息的同步定位与地图构建方法综述[J]. 工程科学学报. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2020.11.09.006
引用本文: 李小倩, 何伟, 朱士强, 李月华, 谢天. 基于环境语义信息的同步定位与地图构建方法综述[J]. 工程科学学报. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2020.11.09.006
Semantic-based SLAM: A Survey[J]. Chinese Journal of Engineering. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2020.11.09.006
Citation: Semantic-based SLAM: A Survey[J]. Chinese Journal of Engineering. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2020.11.09.006

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