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。 理由:动态物体跟踪可以提供关于地图尺寸的信息。
DynaSLAMII的核心在于它对静态场景和动态对象的结构与摄像机和移动代理的轨迹进行联合优化。通过一种新颖的BA调整方案,它能够在固定时间窗口内估计物体的三维边界框并进行松散优化。📸📏 值得一提的是,DynaSLAMII是一个开源的双目和RGB-D SLAM系统,专门为动态环境设计。它不仅能够估计相机的姿态和地图,还能同时跟踪...
论文阅读《DynaSLAM II: Tightly-Coupled Multi-Object Tracking and SLAM》(RAL 2021) 晃晃悠悠的虚无周 深入了解摸鱼技术8 人赞同了该文章 Motivation: SLAM中场景刚性的假设限制了在人口稠密的真实世界环境中的适用性。目前现有的解决方法主要分为3种,第一种是通过RANSAC这类方法来把动态点作为静态环境的离群值...
DynaSLAM II: Tightly-Coupled Multi-Object Tracking and SLAMdoi:10.1109/LRA.2021.3068640Berta BescosCarlos CamposJuan D. TardosJose NeiraIEEEInternational Conference on Robotics and Automation
II. RELATED WORK 在大多数SLAM系统中,动态对象被归类为伪数据,因此既不包含在地图中也不用于摄像机跟踪。 最典型的异常值拒绝算法是RANSAC(例如,在ORB-SLAM [3],[1]中)和鲁棒的成本函数(例如,在PTAM [2]中)。 有几种SLAM系统可以更具体地解决动态场景内容。 在基于特征的SLAM方法中,一些最相关的是: ...
II.相关工作 目前的可应用于动态环境中的SLAM方法大多无法应对下面两种情况: 当一个先验的动态对象保持静态时,例如,停放的汽车或坐着的人 静态对象产生的变化,比如一个人推的椅子 III.系统描述 系统概况如图2展示。 图2 首先,对于RGB-D相机而言,将RGB-D数据传入到CNN网络中对有先验动态性质的物体如行人和车辆...
视觉SLAM算法中的静态刚体假设是非常常见的,但是这也限制了SLAM在很多实际场景的应用.而且,大多数场景比如:自动驾驶,多机器人协作和AR/VR,都需要有明确的周围环境运动信息来帮助做决策和场景理解. 在本文中提出了DynaSLAM II, 这是一个使用双目和RGB-D配置的SLAM系统,紧耦合了多物体跟踪的能力.DynaSLAM II使用物体...