10.3969/j.issn.2095-2163.2020.07.005
一种应用于动态场景的优化语义SLAM
本文针对动态场景,在ORB-SLAM的基础上,提出一种新的语义SLAM地图构建方法,提高智能移动机器人对环境感知和场景认知的能力.以RGB-D为输入信息,对RGB信息和深度信息分别作ORB特征匹配和尺度判断,利用RANSAC算法进行位姿估计判断关键帧.通过基于金字塔池化改进的MASK-RCNN神经网络对关键帧进行语义分割.在分割好的关键帧上,通过查找表法结合语义信息剔除动态目标.处理好的关键帧用于构建语义地图,同时进行局部集束调整,最后再回环检测.原语义分割网络精确率为81.2％,改进的网络精确率达到90.5％.
SLAM、MASK-RCNN、查找表、语义分割、动态场景
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TP391(计算技术、计算机技术)
上海市科委地方能力建设项目15590501300
2021-06-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
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