室内动态场景下的语义SLAM

来源 :计算机工程与设计 | 被引量 : 2次 | 上传用户：Rosa1201

【摘要】

：

针对ORB-SLAM2算法在动态场景下定位精度有限导致基于该算法的三维建图出现重叠和错误等问题,结合Farneback光流法剔除动态目标的特征点,优化相机位姿,使用语义分割模型PSPNet提取的语义信息剔除场景中的动态目标,得到静态的三维语义地图。在公开的TUM数据集上的实验结果表明,Farneback光流法有效提高了室内动态环境下移动机器人的定位精度,绝对轨迹的均方根误差平均可达到50.74%的

【作者】

：

唐鼎新袁亮冉腾

【机构】

：

新疆大学机械工程学院

【出处】

：

计算机工程与设计

【发表日期】

：

2020年12期

【关键词】

：

视觉SLAM 语义地图 Farneback光流法相机位姿八叉树 visual SLAMsemantic mapFarneback optical flow

【基金项目】

：

新疆维吾尔自治区自然科学基金项目(2019D01C021)

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