面向室外移动机器人的雷达–图像跨模态检索
张凯1
刘华平2
邓晓燕1
马晓健2
张新钰2
1.石家庄铁道大学电气与电子工程学院,河北石家庄,0500432.清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室,北京,100084
摘要：移动机器人主要依靠激光雷达采集的点云和摄像机采集的图像信息来感知周围环境.在极端天气或夜晚的情况下,摄像机采集图像会受到极大干扰;本文基于聚类典型相关分析(cluster-canonical correlation analysis,cluster–CCA)提出一种面向室外移动机器人的雷达图像跨模态检索技术,首先利用深度学习网络提取点云和图像的特征,然后使用聚类典型相关分析将两种模态的特征映射到子空间,最后计算欧氏距离进行检索,可以从图像数据库中检索得出与点云最相似的图像文件.本文所提出的方法在KITTI数据集上进行了验证,实现了从点云到图像的跨模态检索,结果验证了cluster–CCA在室外移动机器人雷达图像检索方面应用的有效性.
关键词：移动机器人点云图像特征提取深度学习聚类典型相关分析
分类号：TP273(自动化技术及设备)
资助基金：国家自然科学基金(U1613212)北京市科技计划(D171100005017002)河北省研究生创新项目(Z671180101)
论文发表日期：2018-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 1759-1764 )
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