一种基于神经辐射场的仿生偏振语义SLAM方法

本发明提出一种基于神经辐射场的仿生偏振语义SLAM方法，系统包括三部分：基于因子图优化的仿生偏振位姿估计模块、基于神经辐射场的稠密建图模块和基于仿生偏振红外的语义信息定位模块。系统首先采集多传感器数据，建立状态方程和量测方程，使用因子图优化估计位姿。其次，使用估计的位姿与激光雷达数据，采用激光雷达里程计和地图构建的神经隐式表示（NeRF‑LOAM）模型通过生成体素嵌入地图和网格重建进行稠密建图。最后，通过Yolov8与SegNeXt处理偏振红外融合图像，结合激光雷达特征实现语义定位。该系统显著增强了抗干扰性和环境适应性，缩短了建图训练时间，可以应用于自动驾驶、智能交通、智慧物流等多个领域。