典型文献
面向动态环境的双目/惯性SLAM系统
文献摘要：
基于静态场景假设的即时定位与建图(SLAM)系统仍存在诸多问题:传统视觉SLAM中的关键帧并不包含语义信息,在实际场景中总包含大量动态点,不仅会影响系统精度,甚至可能出现跟踪失败.针对以上问题,提出一种语义SLAM思路.首先,提出利用掩膜区域卷积神经网络(Mask R-CNN)给出的先验语义信息进行筛选,摒弃动态点的干扰,将这项功能作为新的线程加入尺度不变特征变换即时定位与建图(ORB-SLAM3).其次,结合ORB-SLAM3的双目/惯性里程计部分,基于惯导预积分协方差设置自适应阈值,判断先验动态点的真实动态性.最后,利用实测数据对算法进行验证.实验结果表明,3个数据集序列绝对轨迹误差分别降低56.3％、71.5％、19.4％.因此,该系统能够有效判别特征点的真实动态性,屏蔽动态点的干扰,从而提高定位精度.
文献关键词：
动态环境;即时定位与建图;预积分;语义分割;神经网络
中图分类号：
作者姓名：
张乐添;赵冬青;贾晓雪;杨朝永;赖路广;郭文卓
作者机构：
信息工程大学 地理空间信息学院,郑州 450001
文献出处：
引用格式：
[1]张乐添;赵冬青;贾晓雪;杨朝永;赖路广;郭文卓-.面向动态环境的双目/惯性SLAM系统)[J].导航定位学报,2022(06):144-150
A类：
B类：
动态环境,双目,于静,静态场景,即时定位与建图,关键帧,语义信息,影响系统,系统精度,掩膜区域卷积神经网络,Mask,先验,摒弃,线程,尺度不变特征变换,ORB,SLAM3,里程计,惯导,预积分,协方差,自适应阈值,特征点,屏蔽,定位精度,语义分割
AB值：
0.3577
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
