语义线特征辅助的动态SLAM
Dynamic SLAM assisted by semantic line feature
重庆邮电大学 通信与信息工程学院, 重庆 400065
摘要
动态环境干扰是视觉同时定位与地图构建（SLAM）领域内一个亟待解决的问题，场景中的运动对象会严重影响系统定位精度。结合语义信息和几何约束更强的线特征辅助基于传统ORB特征的SLAM系统来解决动态SLAM问题。首先采用深度学习领域的优秀成果SOLOv2作为场景分割网络，并赋予线特征语义信息；完成物体跟踪和静态区域初始化后，使用mask金字塔提取并分类特征点；再使用极线约束完成动态物体上点线特征的剔除；最后融合静态点线特征完成位姿的精确估计。在TUM动态数据集上的实验表明，所提出的系统比ORB-SLAM3的位姿估计精度提高了72.20％，比DynaSLAM提高了20.42％，即使与近年来同领域内的优秀成果相比也有较好的精度表现。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61801065,61901071)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.08.0462
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第5期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 1583-1588
文章编号: 1001-3695(2023)05-047-1583-06
发布历史
[2022-11-17] 优先出版
[2023-05-05] 印刷出版
引用本文
陈帅, 周非, 吴凯. 语义线特征辅助的动态SLAM [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (5): 1583-1588. (Chen Shuai, Zhou Fei, Wu Kai. Dynamic SLAM assisted by semantic line feature [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (5): 1583-1588. )
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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