动态场景下基于深度学习的语义视觉SLAM
针对基于静态场景假设的传统的同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)在动态场景中鲁棒性差、位姿估计准确率低的问题,提出了一种基于深度学习的语义视觉SLAM方法.该方法将语义分割技术与运动一致性检测算法相结合,首先用Mask R-CNN网络对图像进行语义分割,建立动态对象的先验语义信息,然后通过运动一致性检测算法进一步剔除属于动态物体的特征点,最后用静态特征点进行特征匹配和位姿估计.基于慕尼黑工业大学(Technical University of Munich,TUM)公开数据集对系统进行实验,结果表明,该系统在动态环境中较传统的ORB-SLAM2系统和DS-SLAM系统明显降低了绝对轨迹误差和相对位姿误差,提高了SLAM系统位姿估计的准确性和鲁棒性.
同时定位与地图构建;语义分割;动态场景;位姿估计;深度学习;运动一致性检测
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TP242.6(自动化技术及设备)
国家自然科学基金;国家自然科学基金;工信部工业互联网创新发展工程资助项目
2022-01-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
16-23
