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基于语义SLAM定位增强的内河港口无人集卡定位系统
| 题名： | 基于语义SLAM定位增强的内河港口无人集卡定位系统 |
| 作者： | 罗丽娜;罗权;刘凯;罗涛;曾伟华 |
| 作者单位： | 荆州港务集团有限公司;荆州智达电动汽车有限公司;湖北港口集团有限公司 |
| 关键词： | 内河港口;点云语义分割;点云SLAM定位;智能驾驶 |
| 摘要： | 无人集装箱卡车在港口内部作业时，GPS定位信号容易因堆场集装箱、岸桥和场桥等大型金属形成的“峡谷效应”影响屏蔽，从而导致无人作业时发生危险。在现有无人集装箱卡车感知系统基础上，加入基于激光雷达的深度学习语义分割和SLAM技术，提升基于差分GPS定位方案下车辆在港口内的定位稳定性。设计对应的地图采集平台进行实际港口场景的数据采集，并结合“点云-图像”融合数据进行人工语义标注，构建大规模点云语义分割数据集。基于车载计算硬件约束设计高效点云语义分割模型，在此基础上设计面向港口场景的激光SLAM语义定位方法。通过神经网络语义分割精度和语义SLAM定位精度的实际测试对上述方案进行验证，结果表明点云语义SLAM能够获得较高的定位精度，并能在GPS失效情况下有效保障车辆的定位。 |
| 期刊名称： | 港口科技 |
| 出版年： | 2023 |
| 页码： | 16-21 |
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