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申请/专利权人：杭州电子科技大学丽水研究院
摘要：本发明公开了基于强化学习的场景布局估计方法，涉及场景布局估计技术领域，包括如下步骤：将场景的稠密点云映射到平面上，利用形态学侵蚀进行分割，并进行合并处理，得到房间点云；再将房间点云投影到二维平面上，提取房间点云中的边缘点云，并进行分割处理，得到独立区域的壁面点云；然后基于Q‑learning算法，确定强化学习中的状态、动作和奖励；再基于独立区域的壁面点云采用Q‑learning算法拟合线段，得到独立区域的壁面线段数据；最后基于独立区域的壁面线段数据，生成场景布局模型；本发明用于解决现有技术中无法在消除了独立区域之间的干扰和遮挡物的影响的同时减少计算量，场景布局估计效率和准确性较低的问题。
主权项：1.基于强化学习的场景布局估计方法，其特征在于，包括如下步骤：将场景的稠密点云映射到平面上，利用形态学侵蚀进行分割，并进行合并处理，得到房间点云；将场景的稠密点云映射到平面上包括：将位于3D坐标的场景的稠密点云映射到2D的平面像素坐标中，得到第一平面图像，将场景中可访问地区对应在第一平面图像上的区域标记为第一可达区域，将第一平面图像上未被标记为第一可达区域的区域标记为不可达区域；并根据场景中可访问地区大小设置一个参考分离范围；利用形态学侵蚀进行分割包括：对标记好的第一平面图像进行形态学侵蚀，每次形态学侵蚀完成之后，判断是否有被独立分开的第一可达区域，若有被独立分开的第一可达区域，且独立分开的第一可达区域的大小处在参考分离范围内，则将独立分开的第一可达区域标记为独立可达区域，根据独立可达区域的大小在第一平面图像上对应的区域进行标记，标记为第二可达区域，然后继续进行形态学侵蚀，直到得到所有独立可达区域，并在第一平面图像上对应的区域进行标记；将房间点云投影到二维平面上，提取房间点云中的边缘点云，并进行分割处理，得到独立区域的壁面点云；基于Q-learning算法，确定强化学习中的状态、动作和奖励；基于独立区域的壁面点云采用Q-learning算法拟合线段，得到独立区域的壁面线段数据；基于独立区域的壁面线段数据，生成场景布局模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学丽水研究院 基于强化学习的场景布局估计方法
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