一种分布式SLAM系统及其学习方法
公开
摘要
本发明涉及人工智能机器人技术领域，特别涉及一种分布式SLAM系统及其学习方法；本发明包括用于接收各个机器人的传感器数据，再提取特征，从而构建位姿图及再执行位姿图的优化和回环检测，再输出各场景的词袋数据和局部地图的分布式机器人组和用于接收所述分布式机器人传输的图像和局部地图的词袋后，训练一个动态字典，然后进行场景识别和匹配，再在云端将局部地图融合，并输出全局位姿图和全局地图的云工作站；本发明使用多个机器人和一个中央云服务器来实现，以完成构建未知环境的全局地图任务，在提高大规模场景下建图效率和鲁棒性的同时也保证了隐私和数据传输的实时性。
基本信息
专利标题 ：
一种分布式SLAM系统及其学习方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114626539A
申请号 ：
CN202011435113.6
公开（公告）日 ：
2022-06-14
申请日 ：
2020-12-10
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
李朝冉王鲁佳须成忠
申请人 ：
中国科学院深圳先进技术研究院
申请人地址 ：
广东省深圳市南山区深圳大学城学苑大道1068号
代理机构 ：
深圳市科进知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
魏毅宏
优先权 ：
CN202011435113.6
主分类号 ：
G06N20/00
IPC分类号 ：
G06N20/00 G06V20/10 G06V20/52 G06V10/772 G06V10/80 G06K9/62 B25J11/00
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N20/00
机器学习
法律状态
2022-06-14 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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