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摘要：基于目标检测和语义分割技术的多传感器融合AGV动态目标剔除方法和装置，其方法包括：对单目相机和二维激光雷达进行联合标定，获得相机的内参矩阵和激光雷达坐标系到单目相机坐标系的转换矩阵TLC；激光SLAM进入激光跟踪线程，对前后两组动态点云的最小邻点对距离进行动态阈值的检测；对单目相机采集到的图像和激光点云进行时间戳的匹配，进行插值计算，得到视觉关键帧；将激光动态点投影到tc时刻视觉关键帧FrameL的图像坐标系，将激光雷达动态点输入到目标检测线程中；对tc时刻的视觉关键帧进行目标检测，提取目标检测框外的特征点，用于更新子图；在目标检测框区域进行语义分割，过滤特征点，筛选出静态特征点，在地图构建阶段，对栅格概率进行更新。
主权项：1.基于语义分割的多传感器融合AGV动态目标剔除方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤（1），安装二维激光雷达和单目相机，对单目相机和二维激光雷达进行联合标定，获得相机的内参矩阵和激光雷达坐标系到单目相机坐标系的转换矩阵TLC；步骤（2），激光SLAM进入激光跟踪线程，对激光点云预处理，融合IMU、里程计的位姿信息对获取的二维激光点云进行扫描匹配，通过扫描匹配修正激光点云，使用激光雷达数据帧进行帧间差分计算，对前后两组动态点云的最小邻点对距离进行动态阈值的检测；步骤（3），对单目相机采集到工厂内的图像和激光点云进行时间戳的匹配，基于动态点所属时刻tl对视觉数据帧进行插值计算，得到对应时刻tc的视觉数据帧FrameL，将其作为视觉关键帧；步骤（4），将激光动态点进行坐标转换，投影到tc时刻视觉关键帧FrameL的图像坐标系，将激光雷达动态点输入到目标检测线程中；步骤（5），对tc时刻的视觉关键帧进行目标检测，对目标检测框进行跟踪，用目标检测方法辅助确认动态对象，提取目标检测框外的特征点，用于更新子图；步骤（6），在目标检测框区域进行语义分割，将特征点根据语义分割结果进行过滤，筛选出静态特征点，在地图构建阶段，对栅格概率进行更新。
权利要求：
百度查询： 浙江工业大学 基于语义分割的多传感器融合AGV动态目标剔除方法和装置
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