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面向动态环境的视觉惯性定位方法
1
作者
付明磊
卫宁伟
+5 位作者
金宇强
张文安
张逸婷
刘彪
PRAKAPOVICH Ryhor
SYCHOU Uladzislau
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期268-277,共10页
针对传统的视觉惯性里程计在动态环境下定位精度低和系统鲁棒性差等问题,提出了面向动态环境的视觉惯性定位方法。首先,利用语义分割提取环境中的语义信息,借助环境先验信息识别出动态物体。同时,采用深度生成网络对动态物体区域进行背...
针对传统的视觉惯性里程计在动态环境下定位精度低和系统鲁棒性差等问题,提出了面向动态环境的视觉惯性定位方法。首先,利用语义分割提取环境中的语义信息,借助环境先验信息识别出动态物体。同时,采用深度生成网络对动态物体区域进行背景修复,生成只包含静态场景的图像,并将生成的图像用于后续的特征提取和跟踪,以减弱动态物体的影响。后端构建了紧耦合的图优化模型,将视觉数据与IMU数据相互融合,在滑动窗口中以非线性优化的方式估计位姿。实验结果表明,方法可以有效降低动态物体对定位的影响,提高系统的定位精度和鲁棒性。
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关键词
同步定位与地图构建
视觉惯性里程计
动态场景
区域修复
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职称材料
题名
面向动态环境的视觉惯性定位方法
1
作者
付明磊
卫宁伟
金宇强
张文安
张逸婷
刘彪
PRAKAPOVICH Ryhor
SYCHOU Uladzislau
机构
浙江工业大学
信息
工程
学院
白俄罗斯国家科学院信息学问题联合研究所
出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期268-277,共10页
基金
国家自然科学基金中白合作交流项目(62111530299)。
文摘
针对传统的视觉惯性里程计在动态环境下定位精度低和系统鲁棒性差等问题,提出了面向动态环境的视觉惯性定位方法。首先,利用语义分割提取环境中的语义信息,借助环境先验信息识别出动态物体。同时,采用深度生成网络对动态物体区域进行背景修复,生成只包含静态场景的图像,并将生成的图像用于后续的特征提取和跟踪,以减弱动态物体的影响。后端构建了紧耦合的图优化模型,将视觉数据与IMU数据相互融合,在滑动窗口中以非线性优化的方式估计位姿。实验结果表明,方法可以有效降低动态物体对定位的影响,提高系统的定位精度和鲁棒性。
关键词
同步定位与地图构建
视觉惯性里程计
动态场景
区域修复
Keywords
simultaneous localization and mapping(SLAM)
visual-inertial odometry
dynamic environment region inpainting
分类号
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向动态环境的视觉惯性定位方法
付明磊
卫宁伟
金宇强
张文安
张逸婷
刘彪
PRAKAPOVICH Ryhor
SYCHOU Uladzislau
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
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