这个过程可以分为两个阶段:首先,它检测区域内的动态物体,从而确定与先前动态物体相关的潜在矩形运动区域。在第二阶段,多视图几何模块识别并保留矩形区域内的静态点,最终消除场景中的动态对象。 TKG-SLAM系统基于ORB-SLAM2,并添加了动态点处理模块来提高在动态场景中的性能。 动态点处理模块负责识别和消除动态特征点,从...
摘要:针对传统视觉 SLAM 在动态场景下容易出现特征匹配错误从而导致定位精度下降的问题,提出了一种基于动态物体跟踪的语义 SLAM 算法。基于经典的视觉 SLAM 框架,提取动态物体进行帧间跟踪,并利用动态物体的位姿信息来辅助相机自身的定位。首先,算法在数据预处理中使用 YOLACT、RAFT 以及 SC-Depth网络,分别提取图像中的...
结合双阶段跟踪策略,NGD-SLAM在保持高定位精度的同时,达到了56fps的跟踪速率。实验结果证明了该系统在动态环境中的有效性,展示了即使在硬件资源受限的情况下,深度学习在SLAM应用中仍然具潜力。©️【深蓝AI】编译 1. 摘要 动态环境下摄像机定位跟踪的精确性和鲁棒性是视觉SLAM 的重大难题。当前解决该问题的一大方...
🚀 我们提出了动态对象跟踪SLAM(DyOb-SLAM),这是一个视觉SLAM系统,可以定位和建图环境中的动态对象,并跟踪每一帧中的动态对象。通过神经网络和密集光流算法,系统能够区分环境中的动态对象和静态对象。🗺️ DyOb-SLAM为静态和动态内容创建两个独立的地图。对于静态特征,获得稀疏图;对于动态内容,创建轨迹全局图作为...
DOT是一种新的SLAM系统前端算法，它通过结合实例分割和多视图几何方程来鲁棒地检测和跟踪运动目标。我们用ORB-SLAM2在三个公共数据集对于自主驾驶的研究表明,点生成的物体运动信息允许我们分割动态内容,显著提高其鲁棒性和准确性.DOT与SLAM的独立性使其成为一个多功能前端,可以通过最小的集成工作适应任何先进的视觉里程...
DOT是一种新的SLAM系统前端算法,它通过结合实例分割和多视图几何方程来鲁棒地检测和跟踪运动目标。 我们用ORB-SLAM2在三个公共数据集对于自主驾驶的研究表明,点生成的物体运动信息允许我们分割动态内容,显著提高其鲁棒性和准确性. DOT与SLAM的独立性使其成为一个多功能前端,可以通过最小的集成工作适应任何先进的视觉里...
DOT是一种新颖的SLAM系统前端算法,它结合实例分割和多视图几何方程,对运动目标进行鲁棒检测和跟踪。用ORB-SLAM2对三个用于自主驾驶研究的公共数据集进行了评估表明,DOT生成的物体运动信息允许我们分割动态内容,显著提高了其鲁棒性和准确性。DOT与SLAM的独立性使得它成为一个多功能的前端,只需最小的集成工作就可以适应...
这项工作提出了一种新的稠密RGB-D SLAM方法,用于动态平面环境,能够同时进行多目标跟踪、相机定位和背景重建。以前的动态SLAM方法要么依赖于语义分割来直接检测动态对象;要么假设动态对象占据相机视图的比例比静态背景小,因此可以作为离群值去除。在相机运动先验的辅助下,当相机的视场被多个动态物体遮挡时,我们的方法能够...
Recent_SLAM_Research 【回馈社区】跟踪SLAM前沿动态 (2017-2018),精选paper包括纯视觉SLAM,三维重建,基础数学工具,导航路径规划,深度学习SLAM,激光与视觉融合等类别。 Visual SLAM 61. [CVPR 2018]Unsupervised Learning of Monocular Depth Estimation and Visual Odometry with Deep Feature ReconstructionIan Reid出品,...
跟踪SLAM前沿动态系列之IROS2018 本文中提及的文章,均已上传至百度云盘中,点击阅读原文即可获取 VIO 1.A Tutorial on Quantitative Trajectory Evaluation for Visual(-Inertial) Odometry (https://github.com/uzh-rpg/rpg_trajectory_evaluation) 2.Challenges in Monocular Visual Odometry Photometric Calibration, Motio...