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题名基于语义分割网络的动态场景视觉SLAM算法
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作者
赵凯
李丹
程星
管玲
葛仕全
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机构
安徽工业大学电气与信息工程学院
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出处
《安徽工业大学学报(自然科学版)》
CAS
2023年第2期191-197,共7页
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基金
安徽省自然科学基金项目(2108085MF225)。
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文摘
针对传统即时定位与建图(SLAM)算法在动态场景中位姿估计精度不高的问题,提出一种动态场景下基于语义分割网络的视觉SLAM算法。通过RGB-D相机采集彩色图与深度图,将彩色图输入轻量级语义分割网络LR-ASPP,剔除先验动态物体,同时获得语义图;采用多视角几何算法剔除非先验动态物体,分离动静态特征点后得到优化后的位姿,并结合语义图和深度图构建纯静态语义八叉树地图,提高对动态场景的适应能力并直接用于导航系统。公开数据集TUM的实验测试结果表明:本文算法的最小绝对定位误差仅0.0076 m,相比于ORB-SLAM3算法,在高动态场景中定位精度提升了80%以上,并能获取精确的动态区域及准确的语义地图,本文算法在复杂动态场景中具有良好的定位精度和鲁棒性。
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关键词
即时定位与建图
语义分割
多视角几何
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Keywords
simultaneous localization and map building
semantic segmentation
multi-view geometry
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分类号
TP242.6
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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