典型文献
基于动态耦合与空间数据关联的RGB-D SLAM算法
文献摘要：
为了解决动态环境下视觉SLAM(同步定位与地图创建)算法定位与建图精度下降的问题,提出了一种基于动态耦合与空间数据关联的RGB-D SLAM算法.首先,使用语义网络获得预处理的语义分割图像,并利用边缘检测算法和相邻语义判定获得完整的语义动态物体;其次,利用稠密直接法模块实现对相机姿态的初始估计,这里动态耦合分数值的计算在利用了传统的动态区域剔除之外,还使用了空间平面一致性判据和深度信息筛选;然后,结合空间数据关联算法和相机位姿实时更新地图点集,并利用最小化重投影误差和闭环优化线程完成对相机位姿的优化;最后,使用相机位姿和地图点集构建八叉树稠密地图,实现从平面到空间的动态区域剔除,完成静态地图在动态环境下的构建.根据高动态环境下TUM数据集测试结果,本文算法定位误差相比于ORB-SLAM算法减小了约90％,有效提高了 RGB-D SLAM算法的定位精度和相机位姿估计精度.
文献关键词：
动态耦合分数值;动态区域剔除;空间平面一致性;空间数据关联
中图分类号：
作者姓名：
牛珉玉;黄宜庆
作者机构：
安徽工程大学电气工程学院,安徽芜湖 241000;安徽省电气传动与控制重点实验室,安徽芜湖 241000;高端装备先进感知与智能控制教育部重点实验室,安徽芜湖 241000
文献出处：
引用格式：
[1]牛珉玉;黄宜庆-.基于动态耦合与空间数据关联的RGB-D SLAM算法)[J].机器人,2022(03):333-342
A类：
空间数据关联,动态耦合分数值,动态区域剔除,空间平面一致性
B类：
RGB,SLAM,动态环境,同步定位,图创,建图,语义网络,语义分割,边缘检测算法,动态物体,直接法,判据,深度信息,关联算法,实时更新,新地,点集,重投影,投影误差,闭环优化,线程,八叉树,稠密地图,静态地图,高动态,TUM,定位误差,ORB,定位精度,相机位姿估计,位姿估计精度
AB值：
0.293802
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