【摘 要】
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近年来,基于视觉的同时定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）技术被应用于移动机器人、虚拟现实等领域,通过相机构建出环境地图并感知自身定位,为自主导航、虚拟交互等技术提供前提条件。环境中的动态物体会影响视觉SLAM系统的精度,通过图像分割技术分割出场景中的语义物体,能够为SLAM系统剔除动态物体提供帮助。而在图像分割中容易出现漏分割现象,使
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近年来,基于视觉的同时定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）技术被应用于移动机器人、虚拟现实等领域,通过相机构建出环境地图并感知自身定位,为自主导航、虚拟交互等技术提供前提条件。环境中的动态物体会影响视觉SLAM系统的精度,通过图像分割技术分割出场景中的语义物体,能够为SLAM系统剔除动态物体提供帮助。而在图像分割中容易出现漏分割现象,使得目前方法难以剔除被漏分割的动态语义物体。此外,图像分割网络的分割能力受限于训练集,无法分割出场景中的所有物体,而这些无法被识别的物体处于动态时,就会使得现有工作容易少剔除场景中的动态物体。这使得视觉SLAM在动态环境下存在极大挑战。为此,围绕视觉SLAM对于动态物体剔除的问题展开研究,主要工作如下:（1）针对因图像分割不完全而导致的漏剔除动态语义物体问题,提出一种动态环境下基于分割修复的RGB-D SLAM方法。该方法首先通过两帧分割结果差异与深度图像相似性,寻找被漏分割的语义物体;然后利用匀速运动模型修补出漏分割的物体,获得更全面的场景语义信息;最后结合修复后的语义信息与初步筛选出的动态角点,判断场景中实例级语义物体的运动状态,并在相机位姿估计和语义地图构建中剔除动态语义物体。在标准数据集和真实环境下进行实验,结果表明该方法相比当前先进方法具有更好的精度。（2）针对因某些动态物体不在分割网络的识别种类之内,而导致的动态物体漏剔除问题,提出一种基于无标签动态物体分割的RGB-D SLAM方法。该方法首先通过融合关联信息筛选出两帧之间存在异常变化的动态角点;然后划分出图像中无标签区域上的动态角点,并以几何扩张方法快速分割出无标签动态物体轮廓;最后通过射线相交法剔除处于无标签动态物体轮廓内的特征点以及地图点。通过在标准数据集和真实场景中进行实验,验证了该方法的有效性。
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