为了检测动态对象实例,语义 vSLAM 开始使用实例分割方法,获得图像的像素级语义分割。实例分割是对象检测的进一步细化,以实现像素级对象分离。但是,它无法达到与目标检测相同的实时性能。目前在语义vSLAM中使用的常见实例分割方法是 Mask-RCNN [33],这是一种强大的基于图像的实例级分割算法,可以分割 80 个语义对象类标签。
语义SLAM综述 摘要 SLAM技术在计算机视觉和机器人领域中占有重要地位。传统的SLAM框架采用了较强的静态世界假设,便于分析。大多基于小区域静态环境。在大规模的动态环境下,它们大多难以获得较好的性能,系统的准确性、快速性仍需加强。如何应对动态环境是一个非常重要而又备受关注的问题。现有的面向动态场景的SLAM系统要么...
本文详细综述了语义SLAM的最新进展,主要包括在感知、鲁棒性和准确性方面的处理。具体来说,首先提出了“Semantic Extractor语义提取器”的概念和“Modern Visual Simultaneous Localization and Mapping现代视觉同时定位和建图”的框架。随着与感知、鲁棒性和准确性相关的挑战正在被陈述,我们将从宏观的角度进一步讨论一些开放...
室内定位:为了提高机器人在环境中的认知能力,QuadricSLAM提出了一个对象级语义vSLAM系统,该系统首次采用了对偶二次曲面表示作为3D地标,同时推导了一个基于因子图的SLAM公式,在已知对象关联的假设下,联合估计对偶二次曲面参数和相机位姿参数。类似地,CubeSLAM是一种基于单目的3D目标检测和建图方法,在语义对象约束的帮助下...
目前的概率对象关联策略是提高SLAM系统感知能力的最佳方法之一,但其鲁棒性和通用性还有待进一步提高。 3. 语义应用3.1 语义定位 由于室内外环境存在明显差异,导致定位难度不同。因此,从两个不同的环境来阐述语义定位。 室外定位:长期室外视觉导航必须面临长时间运行、跨天气、光线变化明显等挑战。在这样的挑战下,很难...
Compared with traditional SLAM, semantic SLAM leverages semantic information to improve the accuracy and robustness of localization, and enhances environmental perception ability by object-level reconstruction, which has became the trend in VSLAM research. In this survey, we provide an overview of ...
目前的概率对象关联策略是提高SLAM系统感知能力的最佳方法之一,但其鲁棒性和通用性还有待进一步提高。 3. 语义应用3.1 语义定位 由于室内外环境存在明显差异,导致定位难度不同。因此,从两个不同的环境来阐述语义定位。 室外定位:长期室外视觉导航必须面临长时间运行、跨天气、光线变化明显等挑战。在这样的挑战下,很难...
语义SLAM、视觉SLAM、独立导航,移动机器人,鲁棒,环境感知 1. 引言 Introduction 自主机器人能够独立地执行特定的任务,而无需任何人为的干预。作为自主机器人的主要属性之一,自主运动(autonomous motion)在很大程度上取决于准确性自我运动估计(ego-motion estimation)和对周围环境的高水平感知(high-level surrounding environ...
作为机器人自主导航的经典方案之一,视觉同步定位和建图(V-SLAM)有着本质的限制,这些限制来自于对以图像几何特征为基础的单纯环境理解。相对比,语义SLAM以高层次的环境感知为特点,因此开启了一道新的大门,即将图像语义应用于有效位姿估计,回环检测,构建3D地图等等。这篇文章详细回顾了语义SLAM的近期发展,主要涵盖不同SLA...
语义SLAM综述 查看原文 基于鱼眼相机的SLAM方法介绍 定的区域上的处理,特别是鱼眼相机的边界处的像素直接使用mask的方式将其舍弃,能够很好的实现SLAM的功能, CubemapSLAM是一个实时的基于功能的SLAM(同时)定位与测绘)系统为鱼眼相机的一大特色视场(FoV)。大型FoV摄像机适用于大型户外活动SLAM应用程序,因为它们增加了...