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申请/专利权人：北京卓越电力建设有限公司;北京华科智行科技有限公司
摘要：本发明涉及环境感知技术领域，具体涉及全景视觉与激光雷达融合的语义SLAM优化方法，包括以下步骤：使用全景相机收集全景图像数据，通过激光雷达收集距离数据和形状信息数据，对环境数据进行预处理，从预处理后的数据中提取视觉特征点和空间结构特征，将其融合构建初步的融合特征地图，应用深度学习模型对融合特征地图进行语义标注，构建语义地图，基于语义信息对语义地图进行优化，结合实时数据进行动态定位校正，通过持续学习机制，根据新的环境数据更新语义地图，生成语义SLAM地图。本发明，显著提高了SLAM系统的精度和可靠性，实现了智能化语义标注和动态优化，增强了系统在复杂动态环境中的适应能力。
主权项：1.全景视觉与激光雷达融合的语义SLAM优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，数据采集：使用全景相机和激光雷达同时收集环境数据，全景相机提供全景图像数据，激光雷达提供距离数据和形状信息数据，S2，数据预处理：对全景相机收集到的全景图像数据进行去噪处理，对激光雷达收集到的距离数据和形状信息数据进行滤波处理；S3，特征提取与融合：从预处理后的全景图像数据中提取视觉特征点，并从距离数据和形状信息数据中提取空间结构特征，将视觉特征点与空间结构特征进行融合，构建初步的融合特征地图；S4，语义解析与地图构建：应用深度学习模型对融合特征地图进行语义标注，识别出环境中的对象和结构，构建语义地图；S5，地图优化与定位校正：基于语义信息对语义地图进行优化，调整地图中的错误标记和位置偏差，结合优化后的语义地图与实时采集的数据，进行动态定位校正，以提高定位精度；S6，学习更新：根据新的环境数据不断更新语义地图，并优化深度学习模型以适应新的场景和环境变化；S7，输出与应用：生成优化后的语义SLAM地图，并将此地图用于后续的导航和机器人决策支持，提供导航功能和决策分析。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京卓越电力建设有限公司 北京华科智行科技有限公司 全景视觉与激光雷达融合的语义SLAM优化方法
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