請用此 Handle URI 來引用此文件:
http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/70718
標題: | 在動態環境中使用深度學習之基於物體切割的即時定位與地圖構建 SLAM with Object Segmentation in Dynamic Environments Using Deep Learning |
作者: | Pin-Hsin Lin 林品忻 |
指導教授: | 洪一平 |
關鍵字: | 即時定位與地圖構建,深度學習,物體分割,動態環境,戶外環境, simultaneous localization and mapping,deep learning,object segmentation,dynamic environment,outdoor environment, |
出版年 : | 2018 |
學位: | 碩士 |
摘要: | 即時定位與地圖構建(SLAM)是一種用來解決機器人自我定位問題的方法。近年來這個問題越來越多人在討論及研究。一般而言,SLAM的方法都假設是在靜態環境下做定位。但是在現實生活中是個動態的環境,例如有行人或是車輛在走動等等。如果我們使用在動態物體身上的特徵點來做定位,會影響到定位的準確度。因此我們提出了透過結合兩種深度學習方法的優點,來去除屬於動態物體的特徵點,用剩餘的畫面來做定位的方法。在本篇論文中,我們著重在探討目前新興的深度學習物體切割方法,並且研究移除動態物體特徵點對定位結果的影響。最後我們的方法能夠增加每一幀中偵測到可能會動的物體的召回率,並且在定位同時判斷這些物體的運動狀態後,將動態物體穩定地去除以提升定位準確度。 Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) is a solution of robotic ego-positioning problem, which is more and more popular nowadays. Normally, it was assumed that the SLAM technique can only be performed in static environments. However, we are often in a dynamic environment, such as those containing other vehicles or pedestrians. Using features on dynamic objects to do SLAM will influence the positioning accuracy. Therefore, we proposed a method to use images after dynamic object segmentation during SLAM by combining the advantages of two deep-learning-based segmentation methods. In this paper, we focus on investigating the state-of-the-art deep-learning-based segmentation methods and the impact of dynamic object segmentation on SLAM. Our method can first increase the recall of detecting potential moving objects in each frame and neglect dynamic objects robustly to improve the positioning accuracy. |
URI: | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/70718 |
DOI: | 10.6342/NTU201802702 |
全文授權: | 有償授權 |
顯示於系所單位: | 資訊網路與多媒體研究所 |
文件中的檔案:
檔案 | 大小 | 格式 | |
---|---|---|---|
ntu-107-1.pdf 目前未授權公開取用 | 3.2 MB | Adobe PDF |
系統中的文件,除了特別指名其著作權條款之外,均受到著作權保護,並且保留所有的權利。