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交叉注意力驱动的室外双目视觉SLAM稠密建图算法研究
1
作者 王立勇 刘毅政 +2 位作者 苏清华 宋越 谢智昊 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2025年第9期38-44,共7页
传统视觉SLAM算法依赖稀疏重建,难以满足自主导航与避障对高精度环境感知的需求。提出一种在传统ORB-SLAM3框架上集成交叉注意力机制的立体匹配稠密建图模型,实现室外稠密地图构建。该模型输出视差图生成彩色深度点云,实现高精度三维稠... 传统视觉SLAM算法依赖稀疏重建,难以满足自主导航与避障对高精度环境感知的需求。提出一种在传统ORB-SLAM3框架上集成交叉注意力机制的立体匹配稠密建图模型,实现室外稠密地图构建。该模型输出视差图生成彩色深度点云,实现高精度三维稠密地图构建,满足自主导航与避障需求。实验结果表明,该算法在KITTI数据集与实车实验室外环境中90%以上的稠密点云误差在0.5 m以内,具有较高的建图精度,可解决传统视觉SLAM系统存在的环境信息不足的问题。 展开更多
关键词 双目视觉slam 立体匹配 稠密建图 三维重建
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双目视觉的农田场景同步定位与稠密建图
2
作者 方伟舟 孟小艳 +1 位作者 周洪 丁晓晨 《湖北农业科学》 2025年第9期185-194,共10页
为应对农田场景中动态光照和低纹理环境对传统视觉SLAM(同步定位与建图)造成的位姿漂移与建图退化问题,提出一种基于双目视觉的同步定位与稠密重建方法。首先,在跟踪线程中引入线特征,结合点特征进行融合匹配,以增强系统在低纹理和动态... 为应对农田场景中动态光照和低纹理环境对传统视觉SLAM(同步定位与建图)造成的位姿漂移与建图退化问题,提出一种基于双目视觉的同步定位与稠密重建方法。首先,在跟踪线程中引入线特征,结合点特征进行融合匹配,以增强系统在低纹理和动态光照变化环境下的鲁棒性,提升特征提取与跟踪的稳定性。其次,在原有SLAM架构的基础上,增加稠密建图线程,利用基于深度学习的立体匹配网络生成高精度视差图,有效克服无纹理、遮挡及边缘区域的深度估计误差。通过点云配准、点云融合及点云滤波构建高质量的稠密点云地图,并在全局BA优化后进一步提升地图精度。结果表明,在EuRoC、KITTI Odometry数据集上,StereoDenseSLAM(SDSLAM)算法的平均绝对轨迹误差(ATE)分别为0.1121、2.137,均低于ORB-SLAM2算法、ORB-SLAM3算法、PL-SLAM算法,表明其定位精度得到明显提升。在自建数据集上,SDSLAM算法实现了较高精度的稠密重建效果,能够很好地反映真实农田场景信息,满足农田场景的三维稠密点云地图的构建需求。 展开更多
关键词 双目视觉 农田场景 同步定位 稠密建图 slam
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一种面向动态环境下视觉同时定位和建图的图像预处理方法
3
作者 卓桂荣 卢守义 熊璐 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期1955-1964,共10页
提出了一种用于动态环境下视觉同时定位和建图(SLAM)系统的图像预处理方法。该方法可以很容易地集成到现有视觉SLAM系统中,使其在高动态环境下能够稳定、准确和连续的工作。首先,提出了一种综合使用语义分割网络和光流估计网络的动态物... 提出了一种用于动态环境下视觉同时定位和建图(SLAM)系统的图像预处理方法。该方法可以很容易地集成到现有视觉SLAM系统中,使其在高动态环境下能够稳定、准确和连续的工作。首先,提出了一种综合使用语义分割网络和光流估计网络的动态物体识别算法,鲁棒、准确地识别图像中潜在的动态物体。然后,为了检测与动态物体关联的阴影,提出了一种基于区域生长的阴影识别算法。最后,使用图像补全技术对剔除动态物体后的图像进行补全。将该图像预处理方法与双目ORB-SLAM2结合,并在KITTI数据集上进行了实验,实验表明所提出的图像预处理方法显著地提升了视觉SLAM系统的定位精度,并且图像预处理方法中的每一个模块都有着不可替代的作用。 展开更多
关键词 图像预处理方法 视觉同时定位和建图 动态环境 定位
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弱纹理环境下融合点线特征的双目视觉同步定位与建图 被引量：7
4
作者 龚坤 徐鑫 +2 位作者 陈小庆 许悦雷 张兆祥 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期752-763,共12页
针对室内弱纹理环境下基于点特征的视觉同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)存在的轨迹漂移等问题,提出了一种融合点线特征的双目视觉SLAM系统,并对线特征的提取与匹配问题展开研究。为了提高线特征的质量,通... 针对室内弱纹理环境下基于点特征的视觉同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)存在的轨迹漂移等问题,提出了一种融合点线特征的双目视觉SLAM系统,并对线特征的提取与匹配问题展开研究。为了提高线特征的质量,通过长度与梯度抑制、短线合并等方法,进一步改进LSD(Line Segment Detector)线特征提取方法。同时,通过将匹配问题转换为优化问题,并利用几何约束构建代价函数,提出了一种基于几何约束的快速线段三角化方法。实验结果表明,本文所提方法在多个数据集上的表现都优于基于描述子的传统方法,尤其在室内弱纹理场景下,其平均匹配精度达到91.67%,平均匹配时间仅需7.4 ms。基于此方法,双目视觉SLAM系统在弱纹理数据集上与已有算法ORBSLAM2,PL-SLAM的定位误差分别为1.24,7.49,3.67 m,定位精度优于现有算法。 展开更多
关键词 双目视觉 线特征提取 视觉同步定位与建图 特征匹配
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融合点线特征的视觉惯性同时定位及建图 被引量：3
5
作者 姚建均 李英朝 +3 位作者 吴杨 唐瑞卓 于新达 闫宇坤 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期771-778,共8页
为了解决移动机器人在低纹理场景中的定位精度较低且容易跟踪丢失问题,本文设计了一种点线特征提取和匹配策略,并以此构建了视觉惯性同时定位和建图系统。提出线特征提取和匹配算法,通过改良线特征提取算法的隐藏参数,提高了线特征提取... 为了解决移动机器人在低纹理场景中的定位精度较低且容易跟踪丢失问题,本文设计了一种点线特征提取和匹配策略,并以此构建了视觉惯性同时定位和建图系统。提出线特征提取和匹配算法,通过改良线特征提取算法的隐藏参数,提高了线特征提取的精度。利用点线特征不同匹配筛选框架减少误匹配的数目,得出了可以应用于视觉惯性同时定位和建图系统的线特征提取匹配算法。在现有视觉惯性框架中引入提出的线特征约束,搭建了能在未知低纹理环境下鲁棒运行的视觉惯性同时定位及建图系统。研究表明:在真实环境中的移动机器人定位实验证明了该系统的精度和鲁棒性优于现有的视觉惯性框架,其室内定位精度提高了24.2%,走廊定位精度提高了8%,对于移动机器人在低纹理场景下的高精度定位具有较高价值。 展开更多
关键词 同时定位及建图 点线特征 视觉惯性里程计 单目视觉 移动机器人感知 特征匹配 低纹理 回环检测
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动态场景感知下的移动机器人视觉定位与建图 被引量：2
6
作者 隆良梁 魏小源 《机床与液压》 北大核心 2024年第21期79-86,共8页
移动机器人可替代或辅助人类的生产和生活,并深入复杂或危险的环境,需随时感知周围场景。传统的ORB-SLAM2方法在动态场景中定位不准确,由此提出一种动态场景感知下的移动机器人视觉定位与建图方法。SLAM方法通过光学传感器采集环境信息... 移动机器人可替代或辅助人类的生产和生活,并深入复杂或危险的环境,需随时感知周围场景。传统的ORB-SLAM2方法在动态场景中定位不准确,由此提出一种动态场景感知下的移动机器人视觉定位与建图方法。SLAM方法通过光学传感器采集环境信息完成建图,以ORB-SLAM2作为基本框架,在其跟踪线程中添加一个动态目标检测模块,该模块采用YOLOv4网络检测目标,使用的CSPDarknet53结构在减轻骨干网络权重的同时保持检测准确性;采用改进四叉树算法提取特征,并采用改进型形状上下文的图像匹配方法完成特征匹配。在TUM RGB-D数据集上进行实验,所提算法在walking_xyz场景序列的RMSE相对ORB-SLAM2算法增加97.6%,walking_rpy场景序列的RTE和RRE分别改进97.1%和96%。比较所提算法与ORB-SLAM2算法在高、低动态场景中的客观指标和估计轨迹误差,所提算法的RMSE、均值、中间值以及性能提升的改进百分比较优,所估计出的轨迹能够更好地拟合真实情况。 展开更多
关键词 移动机器人 视觉定位与建图 动态场景 目标检测 图像匹配
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基于VSLAM的室内场景重建与虚实遮挡的边缘优化方法
7
作者 刘佳 张增伟 陈大鹏 《计算机辅助设计与图形学学报》 北大核心 2025年第5期744-752,共9页
在增强现实环境中,虚拟物体和真实物体的融合效果经常受到虚实遮挡的影响.为了提升虚实遮挡效果,提出一种室内场景下基于视觉同步定位与建图(VSLAM)的三维物体稠密重建与分割的方法.首先利用YOLOv5s和ORB-SLAM2检测并去除环境中的动态... 在增强现实环境中,虚拟物体和真实物体的融合效果经常受到虚实遮挡的影响.为了提升虚实遮挡效果,提出一种室内场景下基于视觉同步定位与建图(VSLAM)的三维物体稠密重建与分割的方法.首先利用YOLOv5s和ORB-SLAM2检测并去除环境中的动态特征点,只利用静态特征点构建准确的点云地图;然后使用OPTICS聚类算法约束体素边缘并进行网格分割;最后通过结合形状先验算法对分割后的点云进行预测重建,使分割的物体边缘更加准确.在多个数据集上检验了所提方法,并执行动态特征点去除和虚实遮挡实验.结果表明,在动态场景下相比传统ORB-SLAM2,相机的定位精度提升了92.62%,点云的重建精度提升了35.00%,说明该方法可以准确地定位虚拟物体和真实物体的遮挡边缘并进行分割,同时保持形状化的重建结果,使得虚实遮挡效果更加真实自然. 展开更多
关键词 增强现实 虚实遮挡 视觉同步定位与建图 三维重建 图像分割
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基于视觉的移动机器人同时定位与建图研究进展 被引量：21
8
作者 孙凤池 黄亚楼 康叶伟 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期488-494,共7页
同时定位与建图(SLAM)是实现移动机器人真正自治的必要前提,视觉传感器由于能够提供丰富的环境信息而在SLAM研究中受到重视,本文从视觉传感器配置方式、视觉特征提取方法、视觉SLAM实现机制、地图表示类型以及环境对视觉SLAM的影响五个... 同时定位与建图(SLAM)是实现移动机器人真正自治的必要前提,视觉传感器由于能够提供丰富的环境信息而在SLAM研究中受到重视,本文从视觉传感器配置方式、视觉特征提取方法、视觉SLAM实现机制、地图表示类型以及环境对视觉SLAM的影响五个方面综述基于视觉传感器的同时定位与建图研究的发展现状,对已有的典型视觉SLAM方法进行分析和比较,并展望了未来的发展趋势. 展开更多
关键词 移动机器人 同时定位与建图 视觉传感器 特征提取
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改进几何约束的多特征视觉Manhattan-SLAM
9
作者 程鹏 王珂 +2 位作者 邓甘霖 李炎隆 李鹏 《导航定位学报》 北大核心 2025年第2期172-178,共7页
针对视觉跟踪过程中出现的低纹理场景,以及由于运动模糊等因素导致同时定位与建图(SLAM)系统对环境特征的识别和跟踪偏差较大,甚至失效的问题,设计一种点线面多特征融合跟踪方法:改进快速直线检测算法,显化隐藏参数并使其可调整;然后针... 针对视觉跟踪过程中出现的低纹理场景,以及由于运动模糊等因素导致同时定位与建图(SLAM)系统对环境特征的识别和跟踪偏差较大,甚至失效的问题,设计一种点线面多特征融合跟踪方法:改进快速直线检测算法,显化隐藏参数并使其可调整;然后针对短线特征进行筛选与合并,提高系统对环境信息的利用效率;最后在曼哈顿(Manhattan)世界假设中,提出一种结合几何与外观的线特征跟踪策略,利用线特征之间的几何关系建立约束优化匹配与跟踪,提高位姿估计的精度。实验结果表明,改进的特征跟踪方法相较于原算法在跟踪效率和整体定位精度方面都有明显提升,验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 多特征融合 视觉同时定位与建图(slam) 曼哈顿(Manhattan)假设 彩色-深度(RGB-D) 位姿估计
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基于改进YOLOv8的动态场景下栅格建图研究
10
作者 刘加华 袁鹏 +3 位作者 刘子畅 穆周杰 王笑天 马超杰 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第10期14-20,共7页
针对视觉传感器在动态场景下的同步定位与地图构建(SLAM)中存在的鲁棒性差、定位与建图精度易受动态物体干扰以及点云地图信息冗余等问题,提出了一种基于目标检测网络的实时动态视觉SLAM算法(YD-SLAM)。该算法以ORB-SLAM3为基础框架,首... 针对视觉传感器在动态场景下的同步定位与地图构建(SLAM)中存在的鲁棒性差、定位与建图精度易受动态物体干扰以及点云地图信息冗余等问题,提出了一种基于目标检测网络的实时动态视觉SLAM算法(YD-SLAM)。该算法以ORB-SLAM3为基础框架,首先采用GCNv2网络进行特征提取,并将轻量化的YOLOv8n主干网络替换为更紧凑的FasterNet,以构建YOLOv8-FasterNet作为目标检测算法。在视觉SLAM系统中,引入结合改进的目标检测算法和光流法的线程来消除动态特征点,最终结合关键帧和点云信息生成占用空间较少的二维栅格地图。结果表明,YOLOv8-FasterNet在公共COCO数据集上的模型参数量比YOLOv8n减少了45.35%,浮点运算数量(FLOPs)减少了41.38%,运行速度提升了50%。YD-SLAM算法在TUM数据集及真实场景中的实验验证显示,其在定位精度与实时性上相较于其他动态场景SLAM算法具有更优表现。 展开更多
关键词 动态环境 视觉slam 栅格建图 目标检测
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基于GPS和视觉同步定位与建图的无人驾驶车辆定位方法研究 被引量：3
11
作者 高扬 徐永贵 刘江 《汽车技术》 CSCD 北大核心 2021年第6期19-24,共6页
为提高无人驾驶车辆的定位精度,提出一种基于GPS与视觉同步定位与建图(VSLAM)相融合的定位算法,在VINS-Mono基础上进行改进,提出了VINS-FAST算法进行角点提取,并将VINS-FAST与GPS技术相结合,提出了GPS与VSLAM相融合的VINS-GPS算法。试... 为提高无人驾驶车辆的定位精度,提出一种基于GPS与视觉同步定位与建图(VSLAM)相融合的定位算法,在VINS-Mono基础上进行改进,提出了VINS-FAST算法进行角点提取,并将VINS-FAST与GPS技术相结合,提出了GPS与VSLAM相融合的VINS-GPS算法。试验结果表明:VINS-GPS在KITTI数据集07和09子集上的均方根误差较VINS-Mono分别降低了18.16%和33.08%,改善了VSLAM在大范围环境中表现较差的问题,同时提高了在GPS信号薄弱或无GPS信号环境中的定位精度。 展开更多
关键词 无人驾驶车辆 视觉同步定位与建图 角点均匀分布策略 GPS
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动态场景下基于视觉同时定位与地图构建技术的多层次语义地图构建方法 被引量：2
12
作者 梅天灿 秦宇晟 +2 位作者 杨宏 高智 李皓冉 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第5期1737-1746,共10页
为提高视觉同时定位与地图构建(SLAM)技术的环境适应性和语义信息理解能力,该文提出一种可以在动态场景下实现多层次语义地图构建的视觉SLAM方案。首先利用被迫移动物体与动态目标间的空间位置关系,并结合目标检测网络和光流约束判断真... 为提高视觉同时定位与地图构建(SLAM)技术的环境适应性和语义信息理解能力,该文提出一种可以在动态场景下实现多层次语义地图构建的视觉SLAM方案。首先利用被迫移动物体与动态目标间的空间位置关系,并结合目标检测网络和光流约束判断真正的动态目标,从而剔除动态特征点;其次提出一种基于超体素的快速点云分割方案,将基于静态区域构建的3维地图进行优化,构建了物体级的点云语义地图;同时构建的语义地图可以提供更高精度的训练数据样本,进一步用来提升目标检测网络性能。在TUM和ICL-NUIM数据集上的实验结果表明,该方法在定位精度上远优于目前主流的动态场景下的视觉SLAM方案,证明了该方法在高动态场景中具有较好的稳定性和鲁棒性;在建图精度和质量上,经过将重建的不同种类地图与各个现有方法进行比较,验证了提出的多层次语义地图构建的方法在静态和高动态场景中的有效性与适用性。 展开更多
关键词 视觉同时定位与地图构建技术 语义建图 动态场景 点云分割 目标检测
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面向动态环境的巡检机器人轻量级语义视觉SLAM框架
13
作者 余浩扬 李艳生 +1 位作者 肖凌励 周继源 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第10期3979-3992,共14页
为提升巡检机器人在城市动态环境中的定位精度与鲁棒性,该文提出一种基于第3代定向快速与旋转简要同步定位与建图系统(ORB-SLAM3)的轻量级语义视觉同步定位与建图(SLAM)框架。该框架通过紧耦合所提出的轻量级语义分割模型(DHSR-YOLOSeg... 为提升巡检机器人在城市动态环境中的定位精度与鲁棒性,该文提出一种基于第3代定向快速与旋转简要同步定位与建图系统(ORB-SLAM3)的轻量级语义视觉同步定位与建图(SLAM)框架。该框架通过紧耦合所提出的轻量级语义分割模型(DHSR-YOLOSeg)输出的语义信息,实现动态特征点的精准剔除与稳健跟踪,从而有效缓解动态目标干扰带来的特征漂移与建图误差累积问题。DHSR-YOLOSeg基于YOLO第11代轻量级分割模型(YOLOv11n-seg)架构,融合动态卷积模块(C3k2_DynamicConv)、轻量特征融合模块(DyCANet)与复用共享卷积分割(RSCS)头,在分割精度小幅提升的同时,有效降低了计算资源开销,整体展现出良好的轻量化与高效性。在COCO数据集上,相较于基础模型,DHSR-YOLOSeg实现参数量减少13.8%、109次浮点运算(GFLOPs)降低23.1%、平均精度指标(mAP50)提升约2%;在KITTI数据集上,DHSR-YOLOSeg相比其他主流分割模型及YOLO系列不同版本,在保持较高分割精度的同时,进一步压缩了模型参数量与计算开销,系统整体帧率得到有效提升。同时,所提语义SLAM系统通过动态特征点剔除有效提升了定位精度,平均轨迹误差相比ORB-SLAM3降低8.78%;在此基础上,系统平均每帧处理时间较主流方法如DS-SLAM和DynaSLAM分别降低约18.55%与41.83%。研究结果表明,该语义视觉SLAM框架兼具实时性与部署效率,显著提升了动态环境下的定位稳定性与感知能力。 展开更多
关键词 巡检机器人 语义分割 视觉同步定位与建图 动态特征点剔除
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基于激光雷达的牧场巡检机器人定位与建图算法设计 被引量：6
14
作者 高金喆 寇志伟 +3 位作者 孔哲 景高乐 马佳音 许寒琪 《中国农机化学报》 北大核心 2024年第4期222-230,共9页
针对牧场巡检机器人定位精度和鲁棒性低、建图精度和稳定性差的问题,提出一种基于激光雷达测距和测绘技术与改进LOAM-SLAM算法的LOM-SLAM算法。LOM-SLAM算法在LOAM-SLAM算法的基础上将SLAM分解为运动估计和地图构建两个过程,利用激光雷... 针对牧场巡检机器人定位精度和鲁棒性低、建图精度和稳定性差的问题,提出一种基于激光雷达测距和测绘技术与改进LOAM-SLAM算法的LOM-SLAM算法。LOM-SLAM算法在LOAM-SLAM算法的基础上将SLAM分解为运动估计和地图构建两个过程,利用激光雷达的高精度测距和测绘技术,实现同时进行机器人的定位和地图构建,从而提高定位与建图的精度,提高鲁棒性和稳定性。将LOM-SLAM搭载在麦轮结构的巡检机器人上进行试验验证。结果表明:在位姿估计试验中,LOM-SLAM算法的绝对轨迹误差(ATE)和相对位姿误差(RPE)的RMSE值分别仅为7.28 m和2.23 m,均低于对比算法。在定位与建图试验中,当巡检机器人分别以0.2 m/s、0.5 m/s、1 m/s的速度运动时,LOM-SLAM的定位误差分别为0.12 m、1 m、1.2 m,具有更好的定位精度和稳健性。 展开更多
关键词 巡检机器人 激光雷达 改进slam 牧场环境 定位与建图
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SLAM中视觉和激光信息的融合应用
15
作者 曾瑞琪 纪新春 +2 位作者 魏东岩 巨柳荫 赵航 《导航定位学报》 北大核心 2025年第3期116-129,共14页
为了进一步提升同步定位与建图(SLAM)技术的性能,研究分析SLAM中视觉和激光信息的融合应用:指出SLAM技术广泛应用于自动驾驶、智能机器人等移动平台的自主导航定位过程,视觉相机和激光雷达(LiDAR)作为最常用的感知传感器,各有优劣,融合... 为了进一步提升同步定位与建图(SLAM)技术的性能,研究分析SLAM中视觉和激光信息的融合应用:指出SLAM技术广泛应用于自动驾驶、智能机器人等移动平台的自主导航定位过程,视觉相机和激光雷达(LiDAR)作为最常用的感知传感器,各有优劣,融合二者数据能增强SLAM系统的鲁棒性和准确性;然后在分析视觉和激光信息融合需求的基础上,结合SLAM工作流程,重点从里程计、回环检测及地图构建3个关键环节探讨视觉和激光信息融合方法;最后分析SLAM中将图像与点云融合所面临的挑战,并对未来的技术发展方向进行展望。 展开更多
关键词 同步定位与建图(slam) 视觉相机 激光雷达(LiDAR) 数据融合 里程计 回环检测 建图
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基于动态特征剔除与轻量化检测的视觉SLAM算法
16
作者 张恒 王磊 +2 位作者 张鹏超 常建 贺兴 《液晶与显示》 北大核心 2025年第5期727-739,共13页
针对同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)算法在动态场景中存在的定位精度低且无法生成有效地图的问题,提出一种基于动态特征剔除与稠密建图的视觉SLAM算法。在ORB-SLAM3算法基础上新增特征点筛选线程,使用轻... 针对同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)算法在动态场景中存在的定位精度低且无法生成有效地图的问题,提出一种基于动态特征剔除与稠密建图的视觉SLAM算法。在ORB-SLAM3算法基础上新增特征点筛选线程,使用轻量化的YOLOV8网络检测环境中的动态物体,并结合光流法和对极几何约束剔除环境中的动态特征点。在新加入的稠密建图线程中利用生成的关键帧及计算出的位姿构建稠密点云地图。在公开的TUM数据集进行验证,相比于原ORB-SLAM3,各项定位误差下降达90%,同时在稠密建图结果中去除了动态物体所造成的重影。新算法通过加入的特征点筛选线程和稠密建图线程,有效地解决了视觉SLAM算法在动态环境中无法正常定位和建立有效地图的问题,极大增强了SLAM系统在动态场景中的精准度和鲁棒性。 展开更多
关键词 动态环境 视觉slam 目标检测 特征剔除 稠密建图
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基于三维重建先验的无人车实时稠密SLAM算法
17
作者 张宏伟 吕云飞 +3 位作者 高海宽 杨鹏鑫 吴文俊 欧伟铭 《测绘通报》 北大核心 2025年第10期76-81,共6页
针对无人车面临的复杂环境中准确定位与稠密建图的挑战,本文提出一种基于三维重建先验的实时单目稠密SLAM算法。通过引入稳健几何先验,在非结构化环境中展现出卓越的稳健性,且无需依赖预设相机模型,可以应对各种通用时变的相机模型。算... 针对无人车面临的复杂环境中准确定位与稠密建图的挑战,本文提出一种基于三维重建先验的实时单目稠密SLAM算法。通过引入稳健几何先验,在非结构化环境中展现出卓越的稳健性,且无需依赖预设相机模型,可以应对各种通用时变的相机模型。算法架构包含4个核心模块:点图匹配、跟踪与局部融合、图构建与闭环检测、二阶全局优化机制。经参数自适应标定,该算法在动态光照、弱纹理等复杂场景下的多类基准测试中达到领先性能,且可以达到实时运行的水平。 展开更多
关键词 无人车 三维重建 准确定位 稠密建图 slam
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目标检测增强的动态视觉SLAM算法
18
作者 王梦坤 张洪 刘煜星 《导航定位学报》 北大核心 2025年第5期84-92,共9页
针对传统室内同步定位与建图(SLAM)系统在动态场景下难以定位跟踪的问题,提出一种基于目标检测算法改进的动态视觉SLAM算法:为提高视觉定位精度并兼顾算法实时性,在第2代基于特征提取同步定位与地图构建(ORB-SLAM2)基础上构建一个轻量... 针对传统室内同步定位与建图(SLAM)系统在动态场景下难以定位跟踪的问题,提出一种基于目标检测算法改进的动态视觉SLAM算法:为提高视觉定位精度并兼顾算法实时性,在第2代基于特征提取同步定位与地图构建(ORB-SLAM2)基础上构建一个轻量级的目标检测网络(称作YOLOv5)以生成动态对象的基本语义信息,并引入卢卡斯-卡纳德(LK)稀疏光流增强对运动对象的感知;通过采用第三代移动网络(MobileNetV3)作为目标检测的主干网络,使得模型算力要求减少40.36%,运行速度提升28.89%。实验结果表明,在公开数据集上,改进算法相较于ORB-SLAM2高动态场景误差可降低94%以上,最高可降低98.67%;在实际动态场景下,增加目标检测SLAM算法能够保持高精度且满足实时性要求。 展开更多
关键词 同步定位与建图(slam) 目标检测 光流 动态场景 定位精度
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动态环境下基于运动估计的视觉惯性SLAM方法
19
作者 范金龙 宁一鹏 +4 位作者 王坚 郭郑伟 高菲菲 王薇薇 柴大帅 《导航定位学报》 北大核心 2025年第4期136-145,共10页
针对于动态环境中同时定位与建图(SLAM)位姿估计精度低、鲁棒性差及实时性弱的问题,提出一种动态视觉惯性SLAM算法(DVI-SLAM):通过引入惯性测量单元(IMU)的运动先验信息对图像进行校正,显著提升相机大幅运动时的目标检测精度;结合语义... 针对于动态环境中同时定位与建图(SLAM)位姿估计精度低、鲁棒性差及实时性弱的问题,提出一种动态视觉惯性SLAM算法(DVI-SLAM):通过引入惯性测量单元(IMU)的运动先验信息对图像进行校正,显著提升相机大幅运动时的目标检测精度;结合语义信息与运动检测一致性,在快速获取静态特征点的同时,可保持较高的精度;为应对高度动态场景中基于语义的动态SLAM的挑战,利用来自IMU的运动信息估计动态物体运动状态,并最大限度地利用环境中的静态特征点。仿真结果表明,DVI-SLAM在室内高动态场景中的绝对轨迹误差(ATE)均方根值(RMSE)相比ORBSLAM3可降低96.2%,在室外动态环境中可降低59.9%;与现有主流算法相比,提出的方法能在动态室内外场景中表现出较高的定位精度和鲁棒性。 展开更多
关键词 同时定位与建图(slam) 动态环境 目标检测 运动一致性检测 惯性测量单元(IMU)状态估计
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坐标⁃参数联合编码的神经辐射场建图方法
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作者 唐嘉宁 霍文渊 +2 位作者 赵一帆 马孟星 王健龙 《现代电子技术》 北大核心 2025年第21期149-156,共8页
针对基于神经辐射场(NeRF)的同时定位与建图(SLAM)系统在室内大场景环境进行三维重建时出现重建效果逼真度低和相机追踪定位精度低的问题,文中提出一种基于坐标⁃参数编码的RGB⁃D SLAM算法。该算法通过多分辨率哈希网格和One⁃Blob表示场... 针对基于神经辐射场(NeRF)的同时定位与建图(SLAM)系统在室内大场景环境进行三维重建时出现重建效果逼真度低和相机追踪定位精度低的问题,文中提出一种基于坐标⁃参数编码的RGB⁃D SLAM算法。该算法通过多分辨率哈希网格和One⁃Blob表示场景,并提出一种新的射线采样策略。所提算法与该领域最常用的两种建图算法(iMAP和NICE⁃SLAM)进行对比。通过Replica数据集的实验结果显示,所提算法在重建质量方面表现优异。相比iMAP算法,在L_(1)深度误差、精度和完成度的指标上分别降低了62.5%、66.0%、59.0%,相比NICE⁃SLAM算法,以上三项指标分别降低了18.9%、17.1%、27.3%。在完成率上,所提算法相比iMAP提高了40.0%,相比NICE⁃SLAM提高了4.3%。在相机追踪的测试中,所提算法在ScanNet数据集上的绝对轨迹误差较iMAP和NICE⁃SLAM分别降低了75.3%和6.2%;在TUM RGB⁃D数据集上,所提算法与NICE⁃SLAM性能接近。实验结果证明了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 神经辐射场 同步定位与建图 多分辨率哈希网格 One⁃Blob编码 截断符号距离场 相机追踪 计算机视觉 神经网络
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