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题名动态环境下结合语义的鲁棒视觉SLAM
被引量：8
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作者
王金戈
邹旭东
仇晓松
蔡浩原
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机构
中国科学院电子学研究所传感技术国家重点实验室
中国科学院大学电子电气与通信工程学院
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出处
《传感器与微系统》
CSCD
2019年第5期125-128,132,共5页
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基金
国家青年千人基金资助项目
国家自然科学基金资助项目(61372052)
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文摘
针对传统同时定位与地图构建(SLAM)在动态环境中受动态物体干扰而导致精度低、鲁棒性差的缺点,提出了一种结合语义的鲁棒视觉SLAM算法。采用深度学习技术构建基于卷积神经网络的物体检测器,结合先验知识,在语义层面实现对动态物体的检测;提出基于速度不变性的相邻帧漏检补偿模型,进一步提高物体检测网络的检出率;构建基于特征点的视觉SLAM系统,在跟踪线程中对动态物体特征点进行剔除,以减小错误匹配造成的位姿估计的误差。经实验验证:系统在极端动态环境测试中保持定位不丢失,在TUM动态环境数据集测试中,定位精度比ORB-SLAM2提高22. 6%,性能提高10%。
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关键词
视觉同时定位与地图构建(SLAM)
动态环境
语义
物体检测
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Keywords
visual simultaneous localization and mapping(SLAM)
dynamic environment
semantic
object detection
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.41
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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