基于标识归属关系的室内服务机器人物品搜寻识别与定位.pdf

【基于标识归属关系的室内服务机器人物品搜寻识别与定位】 本文主要探讨了室内服务机器人如何通过标识归属关系来实现物品的快速准确搜寻和识别定位。在物品传递任务中，这一能力至关重要，因为待搜索物品的位置具有不确定性，使得在远距离下获取其语义和位置信息变得困难。为解决这个问题，研究者模拟了人类对环境的层次感知，并结合物品之间的位置结构信息，提出了一种基于视觉的实时识别与定位系统。 系统利用主成分分析(PCA)和质心坐标法提取场景中的地面特征，通过地面凸包和改进的区域生长分割算法实现自下而上的聚类，有效地区分和分离场景中的各个元素。接着，利用旋转不变的彩色体积直方图(CVFH)特征，可以在预构建的标识物品库中完成对标识物品的识别。一旦识别出标识物品，系统可以根据返回的质心坐标，获取附近点云图，进一步获取更精确的物品位置信息。 然后，系统进入下一阶段，即基于标识归属关系的归属物品识别与定位。通过对已识别的标识物品进行分析，选取相关的子归属库，系统能更高效地找到目标物品。这种方法提高了识别和定位的精度，减少了计算复杂性，从而实现更快的响应速度。 实验部分，研究者在"Turtlebot"服务机器人平台上进行了验证，结果显示该系统在实际应用中表现出有效性。实验数据表明，该系统能够在复杂环境中有效地搜索并定位物品，为服务机器人在室内环境中的物品传递任务提供了强有力的技术支持。 关键词：标识归属物品；分割聚类；全局特征；物品识别定位 该研究对于提升服务机器人在家居或商业环境中的自主性和效率具有重要意义，同时也为机器学习和深度学习领域的研究人员提供了新的思路，特别是在如何处理环境不确定性以及实时定位问题上。此外，该工作还涉及到多机器人协作和智能空间的设计，对于未来智能系统的发展有着积极的推动作用。引用这篇论文将有助于进一步深入研究服务机器人领域的技术挑战和解决方案。