TY - Jour A2 - Floquet，Thierry Au - Wang，Li Au - Zhao，Lijun Au - Huo，Guanglei Au - Li，Ruifeng Au - Hou，Zhenghua Au - Luo，Pan Au - Sun，Zhenye Au - Wang，Ke Au -杨，成都PY - 2018 DA - 2018/04/22 TI - 视觉语义导航基于深入学习的室内移动机器人SP - 1627185 VL - 2018 AB - 为了提高语义导航期间移动机器人的环境感知能力，a提出了基于转移学习的三层感知框架，包括位置识别模型，旋转区域识别模型和“侧”识别模型。第一个模型用于识别房间和走廊的不同区域，第二个模型用于确定机器人应该旋转的位置，第三个是用于决定房间里的走廊或过道的行走侧。此外，“侧面”识别模型还可以实时校正机器人的运动，根据该准确到达特定目标的准确性。此外，仅使用一个传感器（摄像机）完成语义导航。几个实验是在真正的室内环境中进行的，展示了所提出的感知框架的有效性和稳健性。SN - 1076-2787 UR - https://doi.org/10.1155/2018/1627185 do - 10.1155/2018 / 1627185 jf - 复杂性pb - hindawi kw - er -