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一种基于层次主题模型的语义SLAM对象关联方法

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申请号：CN201811306327.6
申请人：浙江工业大学
申请日：2018-11-05
主分类号：G06T7/73
公开（公告）日：2019-03-29
公开/公告号：CN109544632A

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摘要：一种基于层次主题模型的语义SLAM对象关联的方法，利用深度学习模型检测关键帧中的物体并预测其位姿，在处理每一帧对象时，根据视角重叠的原则利用吉布斯采样方法采样具有潜在关联对象的真实环境对象集合，为当前帧的每一个物体根据物体关联方法进行计算，根据最大后验概率判断是否关联。对物体、相机和地图点构建因子图，它们之间的观测作为边，优化物体位姿、相机位姿和地图点位置。最后构建一个完整的包含物体信息和相机轨迹的语义地图。本发明能够高精度地实现物体关联，避免了冗余的物体关联；能够促进语义SLAM的相机位姿估计，而优化后的物体位姿能够使得物体关联更准确，从而构建更精确的语义地图。

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