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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的多移动机器人视觉即时定位与建图SimultaneousLocalizationandMapping,SLAM方法。首先，多台单个轮式移动机器人使用基于深度学习的改进视觉SLAM算法进行环境地图构建。其次，使用基于RoustICP算法的地图融合算法将多个移动机器人构建的稠密点云地图进行融合，得到完整、精确的环境地图。本发明提出的多移动机器人视觉SLAM方法构建的环境地图较为准确，能够有效去除环境中动态物体的干扰。
主权项：1.一种基于深度学习的多移动机器人视觉SLAM方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步，移动机器人搭载相机采集图像传入跟踪Tracking线程与目标检测线程进行动态物体的检测与动态特征点的剔除；第二步，跟踪线程生成关键帧传入局部建图LocalMapping线程与稠密点云地图构建模块，分别进行局部地图构建优化以及稠密点云地图的构建；第三步，进行地图优化以及重复点云点去除，取得单个移动机器人对环境构建的完整地图；第四步，将多个移动机器人构建的环境地图上传至服务器，采用以RobustICP算法为基础的地图融合算法进行融合，得到更加完整且精确的环境地图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 基于深度学习的多移动机器人视觉SLAM方法
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