摘要
本申请公开了一种基于三维高斯泼溅的语义导航方法及系统。旨在提高室内环境中机器人的导航精度和效率。方法通过数据采集与预处理,利用高精度RGB‑D摄像头获取室内环境图像,随后通过三维高斯泼溅模型训练,构建起包含几何、纹理及外观信息的三维场景。进一步,采用深度学习模型进行语义分割,为场景中的各个部分赋予准确的语义标签。最终,在语义导航实现阶段,系统根据用户输入的目标,快速定位目标物体,并规划出最优路径,实现精准导航。本发明能够实时更新三维语义场以适应室内环境的动态变化,提高了导航的实时性和可靠性。
技术关键词
导航方法
语义标签
图像
随机梯度下降
移动设备
场景
语义分割模型训练
室内空间
协方差矩阵
采集周围环境
路径规划算法
更新模型参数
模型训练模块
机器人
坐标
深度学习模型