System Development & Application
|
826-830,840

Research on UAV SLAM method based on visual inertial odometer and semantic information

Research on UAV SLAM method based on visual inertial odometer and semantic information
Chen Guojun1
Chen Wei1
Guo Tiezheng1
Wang Zhiming2
1. Industrial Center, Nanjing Institute of Technology, Nanjing 211167, China
2. Zhejiang Province Key Laboratory of Crop Harvesting Equipment Technology, Jinhua Zhejiang 321007, China

摘要

There are abundant semantic information in the indoor environment, which can make the robot better understand the environment and improve the accuracy of robot pose estimation. Although semantic information has been deeply studied and widely used in the field of robot simultaneous localization and map construction(SLAM), there are still many difficulties in accurate environment perception, semantic feature extraction and semantic information utilization. In view of the above difficulties, this paper proposed a new method based on the combination of VIO algorithm and semantic information. This method estimated the state of the robot through VIO, and constructed the sparse semantic map of the geometric surface extracted from semantic detection through correction estimation. It solved the cumulative error of VIO and inertial measurement unit by associating the geometric information of the detected semantic object with the previously mapped semantic information. The experimental results show that this method obtains better results than the VIO algorithm. The SLAM algorithm combining semantic information and VIO shows the advantages of good robustness and accuracy. This method improves the navigation accuracy of UAV, realizes UAV intelligent autonomous navigation.

基金项目

江苏省农业科技自主创新资金资助项目(CX(21)1007)
教育部产学合作协同育人资助项目(201801166003)
浙江省农作物收获装备技术重点实验室开放课题(2021KY03,2021KY04)
南京工程学院科研基金产学研前瞻性项目(CXY201916)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.08.0326
出版期卷: 《计算机应用研究》 Printed Article, 2022年第39卷 第3期
所属栏目: System Development & Application
出版页码: 826-830,840
文章编号: 1001-3695(2022)03-031-0826-05

发布历史

[2021-10-31] Accepted Paper
[2022-03-05] Printed Article

引用本文

陈国军, 陈巍, 郭铁铮, 等. 基于视觉惯性里程计与语义信息的无人机SLAM方法研究 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (3): 826-830,840. (Chen Guojun, Chen Wei, Guo Tiezheng, et al. Research on UAV SLAM method based on visual inertial odometer and semantic information [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (3): 826-830,840. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。

《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术,及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。

《计算机应用研究》拥有众多高层次读者、作者,读者对象主要为从事计算机学科领域高、中级研究人员及工程技术人员,各高等院校计算机专业及相关专业的师生。多年来《计算机应用研究》的总被引频次及Web下载率一直名列本学科同类学术刊物前茅,所刊发的学术论文以其新颖性、学术性、前瞻性、导向性、实用性而备受广大读者的喜爱。


收录和评价

  • 第二届国家期刊奖百种重点期刊
  • 中国期刊方阵双效期刊
  • 全国中文核心期刊(北大2023年版)
  • 中国科技核心期刊
  • 中国科学引文数据库(CSCD)来源期刊
  • RCCSE中国核心学术期刊
  • 中国计算机学会会刊
  • 2020—2022年科技期刊世界影响力指数(WJCI)报告收录期刊
  • 中国科技期刊精品数据库全文来源期刊
  • 中国学术期刊综合评价数据库来源期刊
  • 《中国期刊网》《中国学术期刊(光盘版)》来源期刊
  • 2017—2019年中国国际影响力优秀学术期刊(自然科学与工程技术)
  • 中国精品科技期刊顶尖学术论文(F5000)项目来源期刊
  • 《中国工程技术电子信息网》《电子科技文献数据库》来源期刊
  • 英国《科学文摘》(INSPEC)来源期刊
  • 《日本科学技术振兴机构数据库》(JST)来源期刊
  • 俄罗斯《文摘杂志》(AJ, VINITI)来源期刊
  • 美国《艾博思科学术数据库》(EBSCO)全文来源期刊
  • 美国《剑桥科学文摘(自然科学)》(CSA(NS))核心期刊
  • 波兰《哥白尼索引》(IC)来源期刊
  • 美国《乌利希期刊指南(网络版)》(Ulrichsweb)收录期刊