【摘 要】
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随着计算机视觉、人工智能和5G等新基础技术的快速发展,同步定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)作为无人驾驶、移动机器人等人工智能应用领域关键性技术成为新的研究热点。目前对于SLAM的研究大多基于静态场景的假设,而室内环境下动态物体不可避免存在,基于静态场景的假设极大限制了SLAM的发展研究和SLAM系统在现实生活中的应用。而且,没有
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随着计算机视觉、人工智能和5G等新基础技术的快速发展,同步定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)作为无人驾驶、移动机器人等人工智能应用领域关键性技术成为新的研究热点。目前对于SLAM的研究大多基于静态场景的假设,而室内环境下动态物体不可避免存在,基于静态场景的假设极大限制了SLAM的发展研究和SLAM系统在现实生活中的应用。而且,没有语义信息的地图的SLAM无法满足无人驾驶、移动机器人等对环境的感知。基于此,本文在SLAM国内外发展现状的调研和深入分析现有的技术框架的基础上,将语义分割网络加入到视觉SLAM系统中,并提出了一种新的特征点的筛选方法,形成了一种新的动态场景下的视觉SLAM系统。本文从语义和动态场景对SLAM进行研究,具体研究内容概括为以下两部分:(1)将PSPNet语义分割网络加入到SLAM中,实现同步定位与语义建图,即语义SLAM。语义分割网络将图像与语义进行关联,与SLAM系统结合生成含有环境信息的语义地图,为移动机器人等移动载体赋予高层次的感知能力,供移动载体进行认知与任务推理,提高机器人服务能力和人机交互的智能性。实验证明,改进的方法能够生成带有语义信息的语义点云地图和语义八叉树地图,体现论文提出的系统的可行性。(2)提出了一种光流和语义分割筛选动态点的方法。针对动态场景中的动态物体影响相机位姿估计、造成轨迹误差偏大,甚至系统崩溃的问题,提出了一种基于光流和语义分割对特征点二次筛选的方法。结果表明,二次筛选能够有效的降低动态场景下的轨迹误差和漂移,提高SLAM系统在动态场景运行的稳定性。经过公开数据集的实验,结果表明本文提出的SLAM系统可以最大程度的正确估计相机位姿、减小轨迹误差。同时,在真实采集的数据集上进行实验,验证了本文系统在实际场景中的可行性。
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