典型文献
基于动态区域剔除的RGB-D视觉SLAM算法
文献摘要：
针对动态场景下视觉SLAM(simultaneous localization and mapping)算法易受运动特征点影响,从而导致位姿估计准确度低、鲁棒性差的问题,提出了一种基于动态区域剔除的RGB-D视觉SLAM算法.首先借助语义信息,识别出属于移动对象的特征点,并借助相机的深度信息利用多视图几何检测特征点在此时是否保持静止;然后使用从静态对象提取的特征点和从可移动对象导出的静态特征点来微调相机姿态估计,以此实现系统在动态场景中准确而鲁棒的运行;最后利用TU M数据集中的动态室内场景进行了实验验证.实验表明,在室内动态环境中,所提算法能够有效提高相机的位姿估计精度,实现动态环境中的地图更新,在提升系统鲁棒性的同时也提高了地图构建的准确性.
文献关键词：
动态场景;视觉同步定位与建图;几何约束;机器人定位
中图分类号：
作者姓名：
张恒;侯家豪;刘艳丽
作者机构：
华东交通大学 信息工程学院,南昌330013;上海电机学院 电子信息学院,上海201306
文献出处：
引用格式：
[1]张恒;侯家豪;刘艳丽-.基于动态区域剔除的RGB-D视觉SLAM算法)[J].计算机应用研究,2022(03):675-680
A类：
动态区域剔除
B类：
RGB,SLAM,动态场景,simultaneous,localization,mapping,运动特征,特征点,先借,助语,语义信息,移动对象,深度信息,信息利用,多视图几何,几何检测,检测特征,静止,对象提取,可移动,静态特征,微调,调相机,姿态估计,TU,室内场景,动态环境,位姿估计精度,地图更新,提升系统,地图构建,视觉同步定位与建图,几何约束,机器人定位
AB值：
0.456228
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