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基于运动概率筛选和加权位姿估计的鲁棒动态RGB-D SLAM
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作者 于兴云 程向红 +1 位作者 刘丰宇 钟志伟 《电子测量技术》 北大核心 2025年第15期1-10,共10页
为减小动态物体对视觉SLAM的干扰,提出一种基于运动概率筛选和加权位姿估计的鲁棒动态RGB-D SLAM。首先,利用实例分割网络Yolact获取场景的语义信息,结合语义信息和深度信息对动态掩膜边界修复,根据先验运动概率的大小计算语义动态概率... 为减小动态物体对视觉SLAM的干扰,提出一种基于运动概率筛选和加权位姿估计的鲁棒动态RGB-D SLAM。首先,利用实例分割网络Yolact获取场景的语义信息,结合语义信息和深度信息对动态掩膜边界修复,根据先验运动概率的大小计算语义动态概率。然后,采用基于语义引导的方法,计算特征点的几何动态概率,将语义动态概率和几何动态概率及其置信度,通过加权融合的方式构造特征点的运动概率模型,并设计具有自适应概率阈值的特征点筛选策略。最后,在系统的位姿跟踪、局部地图优化、全局优化过程中,设计基于特征点运动概率的加权代价函数,以区分不同特征点对位姿优化的贡献。此外,在移除动态物体之后,对静态场景建立全局点云地图。公开数据集的实验结果表明,相较于ORB-SLAM2,所提算法在TUM RGB-D和Bonn数据集上的绝对轨迹误差的均方根误差分别平均降低69.16%和91.94%;与其他先进的动态SLAM算法相比,所提算法的位姿估计精度和鲁棒性均有一定程度的提升。在真实场景实验中,相较于ORB-SLAM2、Dyna-SLAM,轨迹端点漂移误差分别平均降低52.20%、19.15%。 展开更多
关键词 RGB-D SLAM 动态物体 运动概率 加权位姿估计 全局点云地图
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