[发明专利]一种移动机器人场景理解方法

权利要求书

1.一种移动机器人场景理解方法，其特征是：视觉系统捕获的场景的单个RGB-D场景图像作为输入，利用基于与或图的随机语法模型对所述的场景图像进行解析和配置、恢复出场景中被遮挡的物体部分，采用贝叶斯概率模型对物体之间的相对关系以及物体与场景之间的相对关系进行推理，结合先验信息对场景图像进行三维重构，使用最大后验概率估计找到解析和重建图像的最优解，在大规模RGB-D数据集上将重建的三维场景整体布局与场景的真实情况进行比较。

2.根据权利要求1所述的移动机器人场景理解方法，其特征是所述的进行解析是使用语法解析图对场景图像进行解析，将场景分为功能空间和几何空间，功能空间是指场景中物体的空间层次结构，几何空间是指场景中的物体实例。

3.根据权利要求1所述的移动机器人场景理解方法，其特征是所述的对所述的场景图像进行解析和配置包括：场景图像由一个语法解析图表示，该语法由一个分层结构和一个终端节点上的马尔可夫随机场组成，捕捉目标物体和场景空间布局之间的上下文关系，语法解析图的根节点表示场景图像、终端节点表示场景中的实体。

4.根据权利要求3所述的移动机器人场景理解方法，其特征是所述的对所述的场景图像进行解析和配置还包括：通过三维边界框对场景的空间布局进行建模，并将物体建模为三维实体，给定一组空间坐标和对象假设，搜索场景配置的三维空间，并选择最符合局部表面几何形状的配置。

5.根据权利要求1所述的移动机器人场景理解方法，其特征是所述的采用贝叶斯概率模型对物体之间的相对关系以及物体与场景之间的相对关系进行推理包括：提取出对象的三维几何、进行三维空间推理，采用场景中物体的近似三维模型，在三维范围内确定物体的位置和尺寸，从而对物体与物体、物体与场景之间的三维交互进行体积推理。

6.根据权利要求1所述的移动机器人场景理解方法，其特征是所述的结合先验信息对场景图像进行三维重构包括：使用贝叶斯生成统计模型对场景中的实体进行几何建模，对物体的尺寸和位置进行先验设置，先验信息来自于已提供的图像数据集，将场景建模为一组立方体，并根据中心位置和尺寸对场景和目标物体进行参数化，通过对场景图像进行解析与关系推理并结合空间定位机制以实现对整个三维场景的空间布局重构。

7.根据权利要求1所述的移动机器人场景理解方法，其特征是所述的使用最大后验概率估计找到解析和重建图像的最优解包括：利用CNN特征对二维空间布局产生相对稳定的预测，使用空间布局类型和关键点位置表示二维布局，利用预估的二维布局和摄像机参数，将二维布局的各个角投影到三维，得到场景环境的三维空间结构。