具体来说,当SLAM系统在前一帧的动态物体上提取了特征点时,如果将这个特征点投影到当前帧,由于目标已经移动,这个点找到的匹配点必然是错误的,由此解算出的位姿必然也存在较大的误差。尤其是动态物体占据画面的比例很大时,SLAM系统极容易崩溃。 2. 基于目标检测/语义分割的动态SLAM 这一部分也是目前动态SLAM的主流方案...
据我们所知,这是首次将MLP机器学习方法应用于SLAM系统,作为动态和静态特征点的区分器。 • 我们构建了包含来自KITTI跟踪数据集的50,000多个特征点的公开数据集,用于训练和测试动态和静态特征点区分器。可以使用该数据集直接评估其有效性。 5. 方法 我们的基于MLP的立体实时SLAM系统的示意图如图2所示。首先,对输入...
结合表II和表IV,我们可以得出结论:与其他动态SLAM系统相比,我们的基于MLP的SLAM系统实现了最低的平均绝对平移误差(ATE)和最快的速度。 7. 总结 & 未来工作 在本文中,我们提出了一种基于MLP的实时立体SLAM系统,以解决动态环境中SLAM系统性能下降的问题。目前,还没有公开的数据集可以直接评估动态和静态特征分类方法的...
为了解决这一挑战,本文定义了时空度量语义SLAM(SMS)问题,并提出了一个有效的因式分解和解决框架。我们展示了所提出的因式分解建议了时空感知系统的自然组织,其中一个快速过程在一个活跃的时间窗口内跟踪短期动态。 Khronos是一种统一的方法,用于在动态环境中执行度量语义SLAM时推理短期动态和长期变化。下图显示了Khronos的...
在动态环境中,服务机器人具有一定的自主运行能力。机器人自主最基本的问题之一是SLAM,目前大多数SLAM都是通过短周期记录的数据序列来进行评估的。然而在实际应用中,自然因素和人类活动都可能导致不可知的场景变化。例如,在家庭场景中,大多数物品可能会被移动、替换或者
之前的绝大多数slam都是假设场景是静态的,或者存在少量的静态物体,即用于计算的关联像素点的三维空间点 位置是不变的. 如果视野内的像素点一直处于不断地移动当中, 同时, 这些点参与了位姿计算, 那 么这些点将会不断给系统带来误差, 最终导致定位失败。最坏的情况是, 参与位姿估计的所有像素点均随着相机做相同的...
金融界2024年10月29日消息，国家知识产权局信息显示，上海卓益得机器人有限公司申请一项名为“一种基于实例分割与极线约束的动态SLAM算法及系统”的专利，公开号CN 118823116 A，申请日期为2024年6月。专利摘要显示，一种基于实例分割与极线约束的动态SLAM算法，将深度图像通过实例分割模型进行图像分割，形成实例图块，...
《基于深度学习的室内动态场景视觉SLAM回环检测算法研究》一、引言随着深度学习和计算机视觉技术的快速发展,室内动态场景下的视觉SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)技术已成为研究热点。回环检测作为视觉SLAM系统中的关键环节,其准确性直接影响到系统的定位精度和地图构建的完整性。本文旨在研究基于深度学习的室内动态场景...
采用广义EM(expectationmaximisation)算法处理动态环境下的SLAM,求解的问题定义在一个Bayesian Network框架,如下图:采用sliding window SLAM而不是EKF方法。 加了Reversible Data Association处理动态目标,如下图:实现Data Association可以通过NN或者joint compatibility branch and bound (JCBB) 算法。