Fire SLAM：一种用于消防机器人的视觉同步定位与地图构建算法

《Robotica》：Fire SLAM: a visual Simultaneous Localization and Mapping algorithm for firefighting robots

消防机器人通过新型视觉SLAM框架实现火焰检测与三维定位，利用YOLOv8n网络和卡尔曼滤波实时追踪火焰并排除动态干扰区域，提升复杂火场中的定位精度和鲁棒性。

　　

摘要

在消防任务中，消防员经常面临高温和能见度受限等高风险环境。为了解决这些问题，消防机器人可以作为自主导航和火焰识别的有效工具。本文提出了一种新型的视觉同步定位与地图构建（SLAM）框架——Fire SLAM，专门针对消防场景进行了设计。该系统结合了基于YOLOv8n网络的火焰检测与跟踪机制以及卡尔曼滤波算法，以实现实时的火焰检测、跟踪和3D定位。通过利用这些检测结果，系统能够将动态火焰区域从SLAM处理流程中排除，从而利用静态特征进行准确的姿态估计和闭环检测。为了验证该系统的有效性，研究人员从真实火灾环境和模拟火灾环境中收集了多个数据集。实验结果表明，Fire SLAM在存在火焰干扰的火灾场景中显著提高了定位的准确性和鲁棒性，为自主消防机器人的应用带来了希望。

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