【摘 要】
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基于RGB-D相机的即时定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）技术是增强现实（Augmented Reality）的核心技术之一。然而,现有的RGB-D SLAM系统几乎只针对静态场景设计,当场景中出现动态物体时,现有系统的位姿估计会出现较大偏差,从而造成估计位姿的漂移。本文提出了一个能在动态场景中准确估计相机位姿的RGB-D SLAM系
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基于RGB-D相机的即时定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）技术是增强现实（Augmented Reality）的核心技术之一。然而,现有的RGB-D SLAM系统几乎只针对静态场景设计,当场景中出现动态物体时,现有系统的位姿估计会出现较大偏差,从而造成估计位姿的漂移。本文提出了一个能在动态场景中准确估计相机位姿的RGB-D SLAM系统。我们的系统能不依赖GPU,仅在双核CPU上实时运行。系统的核心模块为一个鲁棒且高效的动态特征点滤除模块,该模块包含三个步骤:1)基于灰度和3D坐标信息的关键帧像素聚类;2)基于运动一致性判别的动态区块识别;3)动态区块中特征点滤除。我们的动态特征点滤除模块可以融合到任何基于特征点法的RGB-D SLAM系统中,并且只会引入少量的额外时间开销（每帧16.6ms）。我们在公开数据集TUM上与其他流行方法[1][2][3][4]进行比较。实验结果表明,我们方法的运行速度是DS-SLAM[1]的2.3倍,同时,我们具有比方法[1][2][3][4]更小的绝对估计误差（Absolute Trajectory Error,ATE）。为了进一步验证我们的方法在真实场景中的有效性,我们将其应用到了真实AR应用中,并使用Kinect v2相机采集的数据进行测试。实验结果表明,即使在高动态场景下,叠加的虚拟物体仍没有漂移,从而证实了我们的方法在能有效提升AR应用在动态场景下的稳定性。
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