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摘要 - 无人驾驶汽车（UAV）对关键应用（例如搜索和救援操作）具有巨大的潜力，在搜索和救援行动中，对室内环境的准确感知至关重要。然而，本地化，3D重建和语义细分的同时融合呈现出一个明显的障碍，尤其是在配备有限的功率和计算资源的UAV背景下。本文提出了一种新的方法，可以解决无人机操作中语义信息提取和利用方面的挑战。我们的系统集成了最先进的视觉大满贯，以估计后端的全面的6多姿势和高级对象分割方法。为了提高框架的计算和存储效率，我们采用了简化的基于体素的3D地图表示 - OctOmap来构建工作系统。此外，融合算法是不合适的，可以从前端大满贯任务和相应点获得每个帧的语义信息。通过利用语义信息，我们的框架增强了无人机在室内空间中感知和导航的能力，从而解决了姿势估计准确性和降低不确定性的挑战。通过凉亭模拟，我们验证了我们提出的系统的功效，并将我们的方法成功地嵌入了用于现实世界应用的Jetson Xavier AGX单元中。索引项 - 语义映射，S3M，无人机，ROS，SLAM。
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