基于云服務(wù)機(jī)器人語義地圖構(gòu)建研究.pdf

1、環(huán)境地圖的語義描述程度是影響機(jī)器人智能化的關(guān)鍵要素，復(fù)雜環(huán)境中的“自主”語義感知能力是機(jī)器人導(dǎo)航智能化的重要體現(xiàn)。課題設(shè)計(jì)基于云的環(huán)境語義獲取框架，確定按照類別劃分的樣本庫方案、利用云端資源與樣本庫擴(kuò)展本體知識(shí)庫并實(shí)現(xiàn)語義地圖的構(gòu)建，將地圖對物品、區(qū)域等的認(rèn)知應(yīng)用到機(jī)器人服務(wù)任務(wù)中來。
　　針對機(jī)器人在服務(wù)任務(wù)中難以“自主”獲得復(fù)雜環(huán)境中物品語義問題，設(shè)計(jì)基于云的環(huán)境語義獲取框架?！霸啤彪m然可以為我們提供海量資源，但這些資源并不能

2、直接用于獲取物品語義，需要進(jìn)一步形成適用于獲取語義信息的數(shù)據(jù)模型?？蚣芑诰矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)和點(diǎn)云技術(shù)形成語義-CVFH(Cluster ViewpointFeature Histogram)樣本庫，用于多樣化場景的物品語義查詢。
　　為了提高導(dǎo)航精度并使地圖更加人性化，將獲取語義后的物品分為標(biāo)識(shí)物品與歸屬物品（包括顯性歸屬物品與隱性歸屬物品），其中標(biāo)識(shí)物品與顯性歸屬物品通過查詢語義-CVFH樣本庫獲得物品語義并分別存入標(biāo)識(shí)

3、庫、歸屬庫。標(biāo)識(shí)歸屬物品位置關(guān)系通過對PCL(Point Cloud Library)點(diǎn)云進(jìn)行處理確定。
　　復(fù)雜環(huán)境包含多種多樣的物品，物品與環(huán)境的知識(shí)化是機(jī)器人實(shí)現(xiàn)智能化的重要因素。建立人、物品與房間為基礎(chǔ)的本體模型，定義實(shí)例屬性、對象屬性并創(chuàng)建實(shí)例，利用云端資源、規(guī)則完善模型并持久化存儲(chǔ)形成本體知識(shí)庫。標(biāo)識(shí)物品、歸屬物品與房間功能確定后用于本體知識(shí)庫的發(fā)育，使機(jī)器人具備一定的推理能力，擁有類似于人的“常識(shí)”。
　　在語

4、義-CVFH樣本庫與本體知識(shí)庫的基礎(chǔ)上，機(jī)器人根據(jù)結(jié)構(gòu)化環(huán)境信息（包括二維柵格地圖與自定位），在物理坐標(biāo)處分割場景點(diǎn)云得到物品點(diǎn)云并上傳至私有云，通過查詢語義-CVFH樣本庫獲得物品語義;在結(jié)構(gòu)化地圖當(dāng)前位置關(guān)聯(lián)標(biāo)識(shí)物品并通過XML標(biāo)記語言記錄此位置的標(biāo)識(shí)歸屬位置關(guān)系形成語義地圖，機(jī)器人根據(jù)需求由私有云下載語義地圖用于執(zhí)行服務(wù)任務(wù)。
　　本文所提出的方法將人與機(jī)器人工作環(huán)境緊密關(guān)聯(lián)，云端的豐富環(huán)境數(shù)據(jù)與機(jī)器人地圖緊密關(guān)聯(lián)，使機(jī)器人