DynaSLAM算法通过在粒子滤波框架下融合IMU(惯性测量单元)信息和视觉信息,实现了实时、高精度的定位和地图构建。本文将对DynaSLAM的原理进行详细阐述。 二、基本原理 2.1粒子滤波 粒子滤波是一种基于蒙特卡洛方法的非线性滤波技术,用于处理非线性非高斯分布问题。粒子滤波通过构建一组粒子来表示系统的状态分布,然后根据观测...
【论文笔记】DynaSLAM:动态场景中的跟踪、建图和场景修复 Tracking, Mapping, and Inpainting in Dynamic Scenes,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
DynaSLAM算是语义SLAM早期比较经典的一份工作,之前对于他的了解只浮于框架层面,这次相当于做个深入点的论文笔记。 Motivation: 场景刚性假设是SLAM算法中的典型假设,限制了大多数视觉SLAM系统在现实世界环境中的使用。现有的方法只能通过将动态内容的一小部分分类为此类静态模型的异常值来进行管理,不具有普适性。在视觉S...
1. DynaSLAM的基本架构和功能 DynaSLAM在ORB-SLAM2的基础上,通过引入Mask R-CNN进行动态物体检测,并利用这些检测结果来剔除动态特征点,从而提高SLAM系统在动态环境中的鲁棒性。此外,DynaSLAM还具有背景修复能力,能够利用静态地图来修复被动态物体遮挡的背景。 2. 关键模块和类分析 System类:负责初始化SLAM系统,包括创建...
本文将以dynaslam的原理为主题,一步一步地回答相关问题,深入介绍该算法。 一、定位和建图的基本概念 在了解dynaslam的原理之前,我们首先需要了解一些基本概念。定位指的是通过传感器数据来估计机器人在环境中的位置和朝向,而建图则是利用传感器数据生成环境的地图。 二、传感器和环境模型 dynaslam使用多种传感器,如摄像...
Bescos等人展示了DynaSLAM,一种视觉SLAM系统,建立在ORB-SLAM2上,增加了动态物体检测和背景修补。DynaSLAM在动态场景中是鲁棒的。作者能够通过多视图几何,深度学习或者两者同时来检测动态物体。得到的静态场景地图允许修补被动态物体遮挡的帧背景。DynaSLAM 超过了标准SLAM的表现在高动态环境中。同时,它也估计了环境静态部分...
dynaslam 1. 参考连接:https://blog.csdn.net/u013454780/article/details/130007251 conda create -n DynaSLAM python=2.7 conda activate DynaSLAM pip install tensorflow-gpu==1.14.0 pip install keras==2.0.9 pip install h5py==2.10.0 pip install numpy==1.16.6...
DynaSLAM:动态场景中的追踪、建图和修复 场景。本文中,作者提出DynaSLAM系统,这是一种建立在ORB-SLAM2上的视觉SLAM系统,同时增加了动态物体检测和背景修复功能。DynaSLAM在单目、立体、RGB-D传感器下的动态场景中均有...了运动物体的掩膜。图4显示了基于多视几何、深度学习和两者结合的方式进行动态物体分割的结果对比...
本次记录关于运行DynaSLAM源码的全过程，特别针对OpenCV3.x版本。基础环境需包含Python2.7及Anaconda虚拟环境。所有后续操作，包括TensorFlow、Pangolin、OpenCV和Eigen3的安装，均在Anaconda虚拟环境下进行。因为DynaSLAM源自ORB-SLAM2，需满足特定前置条件，包括C++11或C++0x编译器、Pangolin、OpenCV和Eigen3。若...
请注意,单目和双目情况下的结果相似,但前者对动态对象更敏感,因此对DynaSLAM中的添加更敏感。 在一些序列中,当不使用属于先验动态对象的特征(即,汽车,自行车等)时,跟踪的准确性得到改善。这样的示例是序列KITTI 01和KITTI 04,其中出现的所有车辆正在移动。在大多数记录的汽车和车辆停放的序列中(因此是静态的),绝对...