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动态场景下基于视觉传感器的SLAM研究: 收藏
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引用; 《组合机床与自动化加工技术》2023年第12期 67-70页; 作者：杜晓英袁庆霓齐建友王晨贵州大学现代制造技术教育部重点实验室贵阳550025 贵州大学机械工程学院贵阳550025 贵州大学省部共建公共大数据国家重点实验室贵阳550025; 针对基于视觉传感器的同步定位与地图构建(SLAM)在动态场景下鲁棒性差、定位与建图精度易受动态物体干扰的问题,提出一种动态场景下基于语义分割和几何信息的视觉SLAM算法。该算法基于ORB-SLAM2,首先,采用GCNv2进行特征提取;然后,基于...; 针对基于视觉传感器的同步定位与地图构建(SLAM)在动态场景下鲁棒性差、定位与建图精度易受动态物体干扰的问题,提出一种动态场景下基于语义分割和几何信息的视觉SLAM算法。该算法基于ORB-SLAM2,首先,采用GCNv2进行特征提取;然后,基于语义分割网络Deeplabv3+,提出像素级的图像语义分割方法,分割潜在的先验动态目标对象;之后,设计多视图几何的动态点检测方法检测动态对象的运动状态信息,并将剩余的静态特征用于位姿估计;最后,结合关键帧和深度图,生成包含语义信息的点云地图和八叉树地图。该算法在TUM数据集上进行了对比验证分析,结果表明该算法有效提高了VSLAM系统在动态场景下的性能。; 来源：详细信息评论

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