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基于目标检测的室内动态场景SLAM
作者姓名:佟云昊  席志红
作者单位:哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
摘    要:室内动态场景下的同步定位与地图构建(simultaneous localization and mapping, SLAM)系统容易受到运动障碍物的影响,从而导致其位姿估计精度和视觉里程计的稳定性降低。本文提出一种基于YOLOv4目标检测网络的视觉SLAM算法,获取语义信息,并利用LK光流法判断动态特征,在传统的ORB-SLAM2系统上将动态特征点剔除,只使用静态特征点来估计相机的位姿;建立稠密点云地图,并转化成节约内存空间的八叉树地图。在TUM公开数据集上对该方法进行测试和评估,实验结果表明:在动态环境下,该系统与ORB-SLAM2相比,相机位姿估计精度提高83%,且减少了生成的环境地图的存储空间,为后续实现机器人导航具有重要意义。

关 键 词:动态场景  同步定位与地图构建  YOLOv4目标检测  LK光流  动态特征点  稠密点云地图  八叉树地图  相机位姿
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