avatar avatar 我的文献 动态场景下基于视觉特征的SLAM方法 作者 张金凤; 石朝侠; 王燕清 单位 南京理工大学计算机科学与工程学院; 南京晓庄学院信息工程学院 期刊 计算机工程 时间 关键词 同时定位与地图构建; 局部特征; 动态场景; 深度学习; 目标检测 基金 国家自然科学基金面上项目(61371040)
摘要
同时定位与地图构建(SLAM)作为机器人领域的研究热点,近年来取得了长足进步,但很少有SLAM算法考虑到场景中的动态或可移动目标。针对场景中动态、可移动性目标的问题,提出了一种适用于动态场景的SLAM方法,将基于深度学习的目标检测算法引入到经典ORB_SLAM2方法中,将特征点分为潜在动态特征和非潜在动态特征,基于非潜在动态特征点计算出运动模型,筛选出场景中的静态特征点进行位姿跟踪,利用非潜在动态特征中的静态特征点进行建图。在KITTI和TUM数据集上和ORB_SLAM2进行对比,提高了跟踪轨迹精度,在保障地图精度的同时,改善了地图的适用性。
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