面向动态物体场景的视觉SLAM综述 面向动态物体场景的视觉SLAM综述 基本内容 基本内容 视觉SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）是一种重要的自主导航技术，广泛应用于机器人、无人驾驶等领域。在动态物体场景下，视觉SLAM面临着更多的挑战，但同时也具有更为广泛的应用前景。本次演示对面向动态物体场景的视觉SLAM进行了...
多目标跟踪SLAM 缺失数据的处理(遮挡) 单目系统相对尺度问题 存在噪声的测量的概率数据关联 基于低级特征的动态SLAM研究 概述 低级特征 点特征 可以更好的表现纹理 许多动态SLAM系统都是在基于点特征SLAM系统上开发的 【21】 线特征 更好的表现几何结构,适用于人造环境 完全基于线特征的SLAM系统表现往往不如基于点特征...
计算机视觉life 中科院博士,《视觉惯性SLAM》作者。聚焦机器人AI自动驾驶关注动态SLAM论文综述讲解(含30+论文下载)!发布于 2023-06-14 11:12・IP 属地上海 · 748 次播放 赞同1添加评论 分享收藏喜欢 举报 同时定位和地图构建(SLAM)论文计算机视觉...
在这方面,Yu等人[61]引入了一个名为DS-SLAM的VSLAM系统,该系统可用于动态上下文,并为地图构建提供语义级信息。该系统基于ORB-SLAM 2.0,包含五个线程:跟踪、语义分割、局部建图、回环和密集语义图构建。为了在姿态估计过程之前排除动态目标并提高定位精度,DS-SLAM使用了实时语义分割网络SegNet的光流算法[80]。DS-SLAM...
2)自动驾驶过程中点云数据去除动态障碍物是高精度地图构建的基础任务,同时保证在线地、实时地动态障碍物滤除能在一定程度上提升定位过程中精度和保证定位的鲁棒性。 3、动态障碍物滤除算法综述 3.1、为什么需要滤除“动态障碍物”信息? 基于第一节中的阐述,相信大家都能体会到在SLAM和定位的工程应用中动态障碍物的...
在单次激光SLAM或者定位的过程中,动态障碍物(如:移动的车辆、行人等)会对SLAM或者定位造成两个方面的负面影响:点云配准和地图构建 针对点云配准,动态障碍物能造成最极端的情况是“当一帧激光数据中的大部分(甚至100%)点云都是从动态障碍物上返回的数据,那么该帧点云则没有能力在reference scan(或者reference map...
在单次激光SLAM或者定位的过程中,动态障碍物(如:移动的车辆、行人等)会对SLAM或者定位造成两个方面的负面影响:点云配准和地图构建 针对点云配准,动态障碍物能造成最极端的情况是“当一帧激光数据中的大部分(甚至100%)点云都是从动态障碍物上返回的数据,那么该帧点云则没有能力在reference scan(或者reference map...
Point and Line SLAM(PL-SLAM)是一种基于ORB-SLAM的VSLAM系统,针对非动态低纹理场景进行了优化,由Pumarola等人提出[71]。该系统同时融合线和点特征以改进姿态估计,并帮助在特征点较少的情况下运行。作者在生成的数据集和TUM RGB-D上测试了PL-SLAM。其方法的缺点是计算成本和必须使用其他几何图元(例如平面),以获...
Semantic Optical Flow SLAM(SOF-SLAM)是基于ORB-SLAM 2.0的RGB-D模式构建的间接VSLAM系统[45]。他们的方法使用语义光流动态特征检测模块,该模块提取并跳过ORB特征提取提供的语义和几何信息中隐藏的变化特征。为了提供准确的相机姿态和环境信息,SOF-SLAM使用了SegNet的像素级语义分割模块。在极端动态的情况下,TUM RGB-...
Semantic Optical Flow SLAM(SOF-SLAM)是基于ORB-SLAM 2.0的RGB-D模式构建的间接VSLAM系统[45]。他们的方法使用语义光流动态特征检测模块,该模块提取并跳过ORB特征提取提供的语义和几何信息中隐藏的变化特征。为了提供准确的相机姿态和环境信息,SOF-SLAM使用了SegNet的像素级语义分割模块。在极端动态的情况下,TUM RGB-...