【摘 要】
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传统的视觉SLAM算法大多基于场景是静态的假设,而实际生产生活中的场景大多是动态的。在动态场景下,利用环境中的特征点匹配会造成误匹配,并且在运行过程中会产生累积漂移,相机位姿估计的精度,进而影响系统的定位精度和地图构建的稳定性。另外,传统的SLAM算法构建的地图往往是稀疏的点云地图,只能用于定位,而不能用于执行更高级的人机交互任务。针对目前SLAM算法在动态环境下存在的问题,本文提出了动态环境的轻
【基金项目】
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部委预研重点项目“面向应用的可穿戴计算体系研究”；
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传统的视觉SLAM算法大多基于场景是静态的假设,而实际生产生活中的场景大多是动态的。在动态场景下,利用环境中的特征点匹配会造成误匹配,并且在运行过程中会产生累积漂移,相机位姿估计的精度,进而影响系统的定位精度和地图构建的稳定性。另外,传统的SLAM算法构建的地图往往是稀疏的点云地图,只能用于定位,而不能用于执行更高级的人机交互任务。针对目前SLAM算法在动态环境下存在的问题,本文提出了动态环境的轻量化语义SLAM框架,在保证算法实时性的基础上提高定位的精度,同时结合语义信息构建动态环境下的语义地图。首先从相机位姿估计的角度分析了运动物体会对相机位姿估计造成的影响,设计了基于语义分割和LK光流相结合的运动物体的检测算法,利用光流得到的运动信息与语义分割得到语义信息确定环境中运动物体的轮廓。在定位时去除特征点保证SLAM系统的定位精度,在建图时,去除动态物体,利用利用静态物体进行地图构建保证地图的稳定性。其次,为了提供高效实时的语义信息,改进了BiSeNet语义分割网络,在公开数据集验证了算法的准确性和实时性,在满足SLAM算法实时性的基础上保证了语义分割的精度。最后,实现了在动态环境下语义地图的稳定的构建,利用语义分割得到的语义分割图、相机输入的深度图、关键帧信息以及SLAM算法得到的位姿信息构建语义地图。同时利用语义分割得的语义分割图进行修正后对动态物体进行去除,实现了动态环境下利用静态背景进行语义地图的构建,从而获得稳定的语义地图。
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