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...
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...
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...
DynaSLAM:动态场景中的追踪、建图和修复 、提出了基于ORB-SLAM2的视觉SLAM系统,通过增加运动分割方法使得其在单目、立体、RGB-D相机的动态环境中均具有稳健性。2、通过对因动态物体遮挡而缺失的部分背景进行修复,生成一个静态场景地图...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,...
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...
DynaSLAM II:一种物体级的 SLAM 系统 未来的工作: 现存问题:DynaSLAM II 基于特征点的 SLAM,限制了它发现物体精确 3D 边界框,以及跟踪低纹理的物体的能力。 解决方案:利用密集的视觉信息解决。 需进一步探索问题:利用单目摄像机进行多目标跟踪并处理 SLAM 问题。
DynaSLAM (N)代表仅使用Mask RCNN进行动态物体分割; DynaS LAM (G)代表仅使用基于深度变化的多视几何进行动态检测和分割;DynaSLAM (N+G)代表同时利用多视几何和深度学习的方法进行检测;DynaSLAM (N+G+BI)代表在背景修复之后进行跟踪和建图的操作(这时是基于真实影像和重建影像完成ORB特征提取)。从表中可以发现使用...
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...
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...
DynaSLAM (N)代表仅使用Mask RCNN进行动态物体分割; DynaS LAM (G)代表仅使用基于深度变化的多视几何进行动态检测和分割;DynaSLAM (N+G)代表同时利用多视几何和深度学习的方法进行检测;DynaSLAM (N+G+BI)代表在背景修复之后进行跟踪和建图的操作(这时是基于真实影像和重建影像完成ORB特征提取)。从表中可以发现使用...