基于视觉注意的移动机器人环境3D建模（英文）

发布时间：2018-02-14 04:54

  本文关键词： -D Mapping grid model mobile robots visual attention　出处：《自动化学报》2017年07期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：Human visual attention is highly selective.The artificial vision system that imitates this mechanism increases the efficiency,intelligence,and robustness of mobile robots in environment modeling.This paper presents a 3-D modeling method based on visual attention for mobile robots.This method uses the distance potential gradient as motion contrast and combines the visual features extracted from the scene with a mean shift segment algorithm to detect conspicuous objects in the surrounding environment.This method takes the saliency of objects as priori information,uses Bayes' theorem to fuse sensor modeling and grid priori modeling,and uses the projection method to create and update the 3-D environment modeling.The results of the experiments and performance evaluation illustrate the capabilities of our approach in generating accurate 3-D maps.
[Abstract]:Human visual attention is highly selective.The artificial vision system that imitates this mechanism increases the efficiency,intelligence,and robustness of mobile robots in environment modeling.This paper presents a 3-D modeling method based on visual attention for mobile robots.This method uses the distance potential gradient as motion contrast and combines the visual features extracted from the scene with a mean shift segment algorithm to detect conspicuous objects in the surrounding environment.This method takes the saliency of objects as priori information,uses Bayes' theorem to fuse sensor modeling and grid priori modeling,and uses the projection method to create and update the 3-D environment modeling.The results of the experiments and performance evaluation illustrate the capabilities of our approach in generating accurate 3-D maps.
【作者单位】： Department
【基金】：supported in part by the Foundation of Guangdong Educational Committee(2014KTSCX191) the National Natural Science Foundation of China(61201087)
【分类号】：TP242;TP391.41

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