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  本项作业方针是用正交装备的声纳更高效地完成大规模三维重建。咱们提出运用海底环境的重复结构把国际分红语义类别。当正交声纳交融体系取得三维信息时，咱们运用贝叶斯推理结构来树立对每个物体类其他几许形状的了解；当回来的仰角不知道的时分，咱们的结构能够用来揣度不知道的3D结构。咱们在仿真和野外沿岸带环境的实在数据上定量地验证了咱们的办法，证明晰本结构的有用性。相关视频在Youtube上：

  可是相关只在堆叠视界的一小部分区域发生，巨细为声纳笔直的波束宽度。这就让每个图画的大部分区域还缺失自由度，因而无法得到这些区域的3D信息。本作业中，咱们期望把观测做如下映射到固定坐标系I上完成三维重建：

  本文要回答的问题就变成了：咱们怎么运用彻底界说的丈量方程(3)来揣度剩下图画中的3D结构，发生更全面的三维重建成果？

  首要，咱们在声纳图画中辨认物体并供给语义类别标签。然后，咱们对每个物体类别运用贝叶斯推理模型在后续对应同一类其他水平声纳图画中查找点。留意，咱们只对水平声纳图画运用推理程序。因为咱们的载具试验深度较浅，笔直图画包括较少的有意义的海底结构观测，所以不太好进行贝叶斯推理。

  咱们运用位姿SLAM描绘办法来估量机器人位姿随时刻改变的前史。咱们把描绘束缚在平面上3自由度的估量来供给有用和鲁棒的SLAM管线，它能优先处理具有最大不确定性的自由度。

  现在咱们用因子图办法描绘SLAM，它能够凭借GTSAM和iSAM2处理。在每个关键帧处，从机器人的水平声纳顶用IV.B的办法提取出特征，而不知道的视点

  设为0.与相邻关键帧有关的束缚运用ICP进行估量，经过共同集最大化进行大局初始化（咱们把这一步叫做序列化扫描匹配(SSM)）。经过运用相同的扫描匹配程序到非接连关键帧上，并对当时关键帧固定半径之内的帧运用ICP来完成回环检测（咱们把这一步叫做非序列化扫描匹配(NSSM)）。为了去除回环检测中的外点，进行成对共同丈量集最大化。咱们的因子图如下：

  这一平面SLAM能够供给欧拉角的估量，用来把咱们的算法输出配准到大局坐标系下；剩下自由度来自于咱们载具的压强计和IMU。

  正如方程(2)所述，在每一个时刻步，机器人接纳到一系列构成了声纳图画对的观测。为了得到方程(3)的界说，咱们需要在图画间提取和相关特征。特征匹配的丢失函数如下：

  为了从声纳图画中提取特征，咱们运用了SOCA-CFAR检测，取问题所涉像素周围部分区域的平均值，然后发生一个噪声估量。假如信号大于某个设定的阈值，像素就被标识为图画特征。

  接着，物体需要被辨认；为了完成这一点，咱们运用了DBSCAN，因为图画中簇的数目并不是作为先验被知道的。这一步的成果是图画特征被巨累为不知道类标签的物体。只要含n个及以上图画特征的簇才会保存进入下一步。

  最终，咱们有必要为每个物体供给一个类别标签。在这项作业中，咱们运用了一个简略的神经网络来履行物体实例的语义标示。详细而言，咱们运用的是接纳40x40像素的声纳灰度图画块的CNN，它有两个卷积层。输入经过在每个辨认出来的物体周围拟合一个围住盒然后把它缩放到40x40像素，一起保存物体的长宽比。咱们在CNN里运用了蒙特卡洛dropout来对每个物体做m次猜测然后回绝外点和不确定的分类。经过这种办法，咱们能够评价在它们的猜测中的网络的置信度。不确定性猜测就回来标签“unknown class”。

  水平声纳图画中每个探测到的方针由一类标签的特征的簇表明。这些特征有一个距离，转角和不知道仰角。在此刻，双目声纳交融为这些点在堆叠小区域内的子集供给了仰角。

  咱们假定同一类物体有相似的几许结构，这在人工沿岸带邻近很常见，铺满码头，它们被用来验证这一算法。语义类别是为了这一方针界说的，这样具有相似几许结构的物体就会被归为一类。

  在每个时刻步，对测得物体进行IV.D进程之后，咱们再次考虑一切最少特征数量的带标签的物体。咱们运用每个物体几许的后验概率散布

  假定归于某类的物体这以后验概率至少用方程(7)更新了一次。在那种情况下，咱们首要处理物体类其他参阅帧的配准，而不增加新点到参阅点云上。因为声纳的歧义性，或许对给定的距离和方位角有多于一个实在的

  假如一个或许两个MAP超越阈值，则对应的3D点将参加后续的机器人建图进程。

  Fig. 1:体系概览:(a)AUV的硬件装备，(b)纽约州立大学海事学院东海滨的重建样本(上面是原始3D观测，下面是含贝叶斯推理的重建)，(c)用卫星图画展现了(b)的顶视图以及对应的SLAM位姿图。其间的矩形表明晰AUV的位姿(色彩对应时刻);绿线是相连的因子;红线是回环检测。注:(c)中的点云为和位姿估量一起构建的地图，可是(b)中的点云色彩映射为笔直轴线。

  Fig. 3:定性仿真成果。上一行和下一行别离比较了4m关键帧空间和2m关键帧空间。咱们提出的办法成果在右列呈现为蓝色，基准成果（无贝叶斯推理）在左列呈现为赤色。

  Fig. 4: 仿线m距离的一个关键帧的绝对差错散布。右边咱们展现了2m距离的一个关键帧的绝对差错散布。蓝色是本文提出办法的差错；金色是简略配追后的双声纳交融的输出。未展现出的外点大约占每个数据集的1.7到2个百分点。

  TABLE II: 现场成果。点云用10cm网格解析度体素化了。码头和滨水区指的是大学码头的两个大型结构。

  本文提出了运用语义类别来辅佐运用宽口径多波束声纳数据的2D到3D的贝叶斯推理。试验成果表明运用沿岸带常见结构的重复观测能够完成高精确度的猜测式建图，而无需CAD模型作为先验。