室内动态场景下基于语义关联的视觉SLAM方法
Visual SLAM method based on semantic association in indoor dynamic scenes
1. 云南大学 信息学院, 昆明 650000
2. 云南省高校数字媒体技术重点实验室, 昆明 650223
摘要
针对视觉SLAM在动态场景下鲁棒性不足的问题，提出一种适用于动态场景下的视觉SLAM算法——SAD-SLAM。该算法首先使用GCNv2网络进行特征提取，以获取分布均匀的特征点集合，并加快提取速度。然后使用YOLOv8-seg语义分割网络完成场景内物体的检测，并对推理得到的物体按照是否具备自主运动能力进行划分。同时提出一种语义关联方法，通过对潜在动态物体进行2D和深度层面过滤，以确定潜在动态物体运动的可能性。最后，构建了含有语义信息的稠密3D点云地图，并避免了动态物体的干扰。算法使用TUM数据集及真实场景进行实验验证，结果表明，相较于ORB-SLAM3及其他相关的动态SLAM算法，SAD-SLAM在动态场景下具有更好的定位精度。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62166048,61962060)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.10.0557
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第8期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 2528-2532
文章编号: 1001-3695(2024)08-040-2528-05
发布历史
[2024-01-24] 优先出版
[2024-08-05] 印刷出版
引用本文
李泳, 刘宏杰, 周永录, 等. 室内动态场景下基于语义关联的视觉SLAM方法 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (8): 2528-2532. (Li Yong, Liu Hongjie, Zhou Yonglu, et al. Visual SLAM method based on semantic association in indoor dynamic scenes [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (8): 2528-2532. )
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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