典型文献
动态场景下基于光流的语义RGBD-SLAM算法
文献摘要：
为解决传统的同时定位与建图算法在复杂动态环境下容易受到动态目标干扰而导致定位精度差和建图错误的问题,提出了一种动态场景下基于光流的语义RGBD-SLAM算法.首先,通过优化的二维相邻帧透视矫正方法,对当前帧进行透视矫正以补偿相机运动;然后,将矫正后的图像输入RAFT-S网络中,在获得低分辨率的稠密光流场后提取动态目标的掩码,并根据上一帧掩码中动态目标的位置和速度信息,对当前掩码中的动态区域进行跟踪和优化,从而提取动态目标在每一帧中的精确区域;最后,分离静态和动态特征点,通过最小化静态特征点的重投影误差,得到优化后的相机位姿,并结合轻量级语义分割网络BiSeNetv2提供的语义信息和相机提供的深度信息,构建无人的静态语义八叉树地图.公开数据集TUM上的测试结果表明,本文算法的绝对轨迹误差相对于ORB-SLAM2减少了 90％以上,并能获取精确的动态区域掩码以及准确的语义地图,验证了该算法在复杂动态场景中具有良好的定位精度和鲁棒性.
文献关键词：
同时定位与建图;动态场景;光流;语义信息;八叉树地图
中图分类号：
作者姓名：
刘钰嵩;何丽;袁亮;齐继超
作者机构：
新疆大学智能制造现代产业学院 乌鲁木齐 830047;北京化工大学信息科学与技术学院 北京 100029
文献出处：
引用格式：
[1]刘钰嵩;何丽;袁亮;齐继超-.动态场景下基于光流的语义RGBD-SLAM算法)[J].仪器仪表学报,2022(12):139-148
A类：
BiSeNetv2
B类：
动态场景,RGBD,同时定位与建图,动态环境,动态目标,定位精度,矫正方法,相机运动,RAFT,低分辨率,稠密光流,一帧,速度信息,动态特征点,静态特征,重投影,投影误差,机位,位姿,轻量级语义分割,语义分割网络,语义信息,深度信息,静态语义,语义八叉树地图,公开数据集,TUM,ORB,SLAM2,区域掩码,语义地图
AB值：
0.372469
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