摘要
本发明涉及室内移动机器人自主导航技术领域,具体公开了一种用于室内移动机器人的SLAM方法,包括:获取室内移动机器人的环境图像信息;对RGB‑D图像序列进行射线采样与基于注意力机制的编码融合,获得第一优化参数信息;根据目标总损失函数对所述初始位姿信息进行位姿优化处理,获得带有位姿信息的已跟踪帧;根据所述已跟踪帧确定用于建图的关键帧;根据所述关键帧进行射线采样与基于注意力机制的编码融合,获得第二优化参数信息;根据所述目标总损失函数对所述第二优化参数信息进行位姿与建图联合优化处理,获得位姿与地图构建结果。本发明提供的用于室内移动机器人的SLAM方法能够提升复杂室内环境下的定位精度。
技术关键词
室内移动机器人
关键帧
注意力机制
环境图像信息
编码
采样点
射线
地图
多层感知器
颜色
解码器
深度图像信息
坐标
序列
特征值
分辨率
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程度识别方法
残差网络
抑郁
预训练模型
引入注意力机制
多模态数据融合
智能座舱
多模态特征融合
多视角
深度图像数据
语义向量
工具推荐方法
非易失性存储介质
对象
样本