室内挑战性环境下机器人视觉定位导航理论及应用

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项目摘要:自主移动是机器人的重要智能之一,是移动机器人所必须的前提,其中关键技术是机器人定位导航。目前机器人定位导航普遍是以激光主导,成本高昂,阻碍了人工智能热潮中对机器人的大量需求和普及推广。以视觉主导的机器人定位导航必将成为发展的重要方向和趋势。然而,针对室内大量少纹理、空旷区域、光照不均匀等弱视觉场景,视觉定位导航还存在有挑战性难题。本项目将研究以视觉为主的,采用几何与学习相结合的,融合低成本惯导、低成本激光的机器人自主定位导航理论与系统并应用。将深入研究深度学习与几何度量结合的图像匹配;弱视觉场景下融合语义和结构信息的稠密点云重建;弱视觉场景下多元信息融合的鲁棒视觉定位与地图构建;结合深度哈希与几何的闭环检测与误差抑制;视觉地图下的路径规划与自主避障等。以开发出性能与成本兼顾的机器人定位导航理论与原型系统,并验证与推广应用,解决产业界对视觉定位导航的迫切需求,突破机器人推广普及的瓶颈。