基于语义分割动态特征点剔除的SLAM算法
SLAM algorithm based on semantic segmentation and dynamic feature point elimination
1. 华东交通大学 信息工程学院, 南昌 330013
2. 上海电机学院 电子信息学院, 上海 201306
3. 中南大学 计算机学院, 长沙 410083
摘要
针对动态物体容易干扰SLAM建图准确性的问题，提出了一种新的动态环境下的RGB-D SLAM框架，将深度学习中的神经网络与运动信息相结合。首先，算法使用Mask R-CNN网络检测可能生成动态对象掩模的潜在运动对象。其次，算法将光流方法和Mask R-CNN相结合进行全动态特征点的剔除。最后在TUM RGB-D数据集下的实验结果表明，该方法可以提高SLAM系统在动态环境下的位姿估计精度，比现有的ORB-SLAM2的表现效果更好。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61963017,61863013)
江西省科技创新杰出青年人才项目(20192BCBL23004)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.09.0402
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第5期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1472-1477
文章编号: 1001-3695(2022)05-031-1472-06
发布历史
[2021-12-09] 优先出版
[2022-05-05] 印刷出版
引用本文
张恒, 徐长春, 刘艳丽, 等. 基于语义分割动态特征点剔除的SLAM算法 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (5): 1472-1477. (Zhang Heng, Xu Changchun, Liu Yanli, et al. SLAM algorithm based on semantic segmentation and dynamic feature point elimination [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (5): 1472-1477. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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