Dynamic-SLAM中,把动态物体区域(Mask)设为1,非动态物体区域设为0: 核心在于以下式子,13式是计算静态点的平均位移,12式是计算动态点的位移是否超过 静态点的平均位移×阈值,如果超过了就说明这个动态点在移动,不适合作为BA求解的一份子,剔除该特征点。 整体算法如下:遍历当前帧的特征点,计算静态点的平均位移。
传统的SLAM算法在静态环境中表现良好,但在动态环境中,例如有大量移动物体的场景,它们的性能会显著下降,缺乏鲁棒性,这限制了它们在实际应用中的广泛使用。为了克服这些挑战,大多数现有的SLAM算法采取了一种排除策略,即将移动物体视为异常值并仅基于静态地标的测量来估计相机姿态。然而,这种策略在动态物体数量较少的环境中...
deep-neural-networksdeep-learningmappingmotion-detectionpoint-cloudlidarsegmentationslamdynamic-slamlidar-slammoving-object-segmentation UpdatedDec 21, 2022 Python smartroboticslab/mid-fusion Star55 Code Issues Pull requests Code for ICRA 2019 work "MID-Fusion Octree-based Object-Level Multi-Instance Dynamic...
论文原文:Semantic monocular visual localization and mapping based on deep learning in dynamic environment在动态环境中工作时,由于动态对象的干扰,传统的SLAM框架的性能很差。通过在对象检测中利用深度学习的优势,提出了一种语义动态的动态地图定位和映射框架Dynamic-SLAM,以解决动态环境中的SLAM问题。 本文的主要三大...
By taking advantages of deep learning in object detection, a semantic simultaneous localization and mapping framework named Dynamic-SLAM is proposed, in order to solve the problem of SLAM in dynamic environment. First, based on the convolutional neural network, an SSD object detector which combines ...
Dynamic-SLAM: Semantic monocular visual localization and mapping based on deep learning 漏检补偿算法——提高SSD的召回率 首先基于卷积神经网络,构造一个联合先验知识的SSD目标检测器,在语义层检测新检测线程中的动态目标;然后,针对现有SSD目标检测网络的召回率较低的问题,提出了一种基于相邻帧速度不变性的漏检补偿...
[RAS 2019] Dynamic-SLAM: Semantic Monocular Visual Localization and Mapping Based on Deep Learning in Dynamic Environment. - Dynamic-SLAM/KeyPointNumbers.txt at master · linhuixiao/Dynamic-SLAM
NGD-SLAM(Towards Real-Time Dynamic SLAM without GPU)是一种专为动态环境设计的视觉SLAM系统,能够在没有GPU支持的情况下实现实时性能。下面是对该系统的详细解答: 1. 解释什么是NGD-SLAM NGD-SLAM是一种新型的视觉SLAM系统,旨在解决动态环境中的相机定位和建图问题。它通过结合深度学习技术和传统的视觉SLAM方法,...
人体作为特殊铰接物体通过Alpha-Pose算法检测关键点，结合立体图像计算3D位置。实验中使用14个人体关键点描述人体，方法在视觉SLAM系统中首次实现动态物体用于改善相机姿态估计，而非仅作为异常值过滤。运动约束则通过物体运动变换预测下一时刻特征点位置，定义运动约束误差量化实际观测与预测之间的差异。BA（束...
SLAM++: Simultaneous Localisation and Mapping at the Level of Objects We present the major advantages of a new 'object oriented' 3D SLAM paradigm, which takes full advantage in the loop of prior knowledge that many scenes con... RF Salas-Moreno,RA Newcombe,H Strasdat,... - Computer Vision...