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基于国产智能芯片构建轻量化语义地图的机器人小车

 计算机学院(国家示范性软件学院)

A robot car based on domestic smart chips to build a lightweight semantic map

语义vSLAM是指在传统的视觉SLAM基础上,结合语义信息的一种扩展。它不仅关注机器人在未知环境中的定位和建图,还考虑了环境中物体的语义类别和语义关系。 为了提升在未知环境下的移动机器人和无人系统中语义地图构建的实时性、精准度和效率,从而更加智能地进行导航、交互和决策,我们选择在国产智能芯片寒武纪上构建实时语义建图的机器人小车。首先通过双目摄像头获取环境图像,提取语义信息,再将语义信息与双目摄像头收集到的数据进行融合。通过对SLAM问题优化建模,最小化定位误差和地图的不一致性,最后将数据和最优化结果等信息构建出语义地图并与用户进行交互。

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项目信息

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项目负责人

陈紫婵2021级 计算机学院(国家示范性软件学院) 软件工程

项目成员

刘涛铭2021级 计算机学院(国家示范性软件学院) 软件工程

李烨辉2021级 计算机学院(国家示范性软件学院) 软件工程

李素芬2021级 计算机学院(国家示范性软件学院) 软件工程

杨远2021级 计算机学院(国家示范性软件学院) 软件工程

指导老师

赵方计算机学院(国家示范性软件学院) 教授

刘巍计算机学院(国家示范性软件学院) 副教授

评审老师

陈晋鹏计算机学院(国家示范性软件学院) 副教授

刁婷计算机学院(国家示范性软件学院) 工程师

贾浩航天信息股份有限公司 工程师

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该项目暂无荣誉
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