典型文献
面向室内动态场景的视觉同时定位与地图构建语义八叉树地图构建方法
文献摘要：
针对传统视觉同时定位与地图构建（vSLAM）系统在动态场景中无法有效去除运动物体及缺少可用于更高层应用的语义地图等问题，提出了一种可有效去除动态物体并构建表征室内静态环境的语义八叉树地图的vSLAM系统方法。首先，使用Fast-SCNN作为语义分割网络提取图像的语义信息，同时，利用金字塔光流法对特征点进行跟踪匹配。然后，使用步进随机抽样一致算法（Multi-stage RANSAC）通过多次执行不同尺度的RANSAC流程对特征点进行步进采样，再利用对极几何约束并结合Fast-SCNN提取的语义信息进行视觉里程计动态特征点剔除。最后，通过体素滤波降低点云冗余后构建纯静态环境的语义八叉树地图。实验结果表明：所提方法在公用数据集TUM RGB-D的8个RGB-D高动态序列中测试的相机相对位移误差、相对旋转误差和全局轨迹误差相较于ORB-SLAM2系统有94%以上的提升，全局轨迹误差仅为0.1 m；相较于同类DS-SLAM系统，动点剔除总耗时有21%的缩减。建图性能方面，经体素滤波后构建的语义点云地图与语义八叉树地图分别占据9.6 MB、685 kB的存储空间，相较于17 MB的原始点云，语义八叉树地图仅占用其4%的存储空间并因含有语义可用于更高层次的智能交互任务。
文献关键词：
同步定位与地图构建;动态点剔除;语义分割;步进随机抽样一致算法;体素滤波;语义八叉树地图
中图分类号：
作者姓名：
张荣芬;袁文昊;卢金;刘宇红
作者机构：
贵州大学大数据与信息工程学院，贵州 贵阳 550025
文献出处：
引用格式：
[1]张荣芬;袁文昊;卢金;刘宇红-.面向室内动态场景的视觉同时定位与地图构建语义八叉树地图构建方法)[J].激光与光电子学进展,2022(18):1811003
A类：
vSLAM,步进随机抽样一致算法,动态点剔除
B类：
室内动态场景,视觉同时定位与地图构建,语义八叉树地图,构建方法,动物体,语义地图,动态物体,建表,系统方法,Fast,SCNN,语义分割网络,语义信息,金字塔光流法,跟踪匹配,Multi,stage,RANSAC,不同尺度,行步,对极几何约束,视觉里程计,动态特征点剔除,体素滤波,低点,公用,TUM,RGB,高动态,相对位移,位移误差,旋转误差,ORB,SLAM2,DS,动点,总耗,建图,点云地图,MB,kB,存储空间,始点,智能交互,同步定位与地图构建
AB值：
0.291042
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