МЕТРИКО-СЕМАНТИЧЕСКОЕ КАРТИРОВАНИЕ НА ОСНОВЕ ГЛУБОКИХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ СИСТЕМ АВТОНОМНОЙ НАВИГАЦИИ В ПОМЕЩЕНИЯХ
Аннотация:
Представлены результаты исследования, направленного на разработку интеллектуальной автономной навигационной системы для складской и офисной логистики с использованием глубоких нейронных сетей. Проанализированы современные и наиболее универсальные средства для получения карт глубин и семантической сегментации данных на изображениях в различных средах. Проведен сравнительный анализ карт глубин, формируемых RGB-D-камерой, а также с помощью нейросетевых алгоритмов и модифицированного алгоритма Хиршмюллера. Результаты тестирования, проведенного на специально подготовленном наборе данных, снятых в офисном пространстве, демонстрируют, что предложенное решение превосходит альтернативные по точности и позволяет сократить затраты вычислительных ресурсов.
Ключевые слова:
Постоянный URL
Статьи в номере
- СТРУКТУРНО-ПАРАМЕТРИЧЕСКИЙ СИНТЕЗ ПЛОСКИХ НЕПОЛНОПРИВОДНЫХ МЕХАНИЗМОВ ДЛЯ АНТРОПОМОРФНЫХ РОБОТИЗИРОВАННЫХ КИСТЕЙ
- ПРОГРАММНО-АППАРАТНАЯ АРХИТЕКТУРА СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ АНТРОПОМОРФНОЙ КИСТЬЮ РОБОТА
- ПРОЕКТИРОВАНИЕ НЕПОЛНОПРИВОДНОГО ПРЫГАЮЩЕГО РОБОТА С ГИБКИМИ СОЧЛЕНЕНИЯМИ
- АЛГОРИТМ МОДИФИЦИРОВАННОГО ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО ДВУНАПРАВЛЕННОГО СЛУЧАЙНОГО ДЕРЕВА ДЛЯ ПЛАНИРОВАНИЯ ДВИЖЕНИЯ АНТРОПОМОРФНЫХ МАНИПУЛЯТОРОВ
- СЕГМЕНТАЦИЯ ОБЪЕКТОВ С ФУНКЦИЕЙ ДООБУЧЕНИЯ
- ОПТИМИЗАЦИОННЫЕ АЛГОРИТМЫ ПОВЫШЕНИЯ ТОЧНОСТИ И РОБАСТНОСТИ ВИЗУАЛЬНОЙ ОДОМЕТРИИ НАЗЕМНЫХ МОБИЛЬНЫХ РОБОТОВ