一种室内动态场景下RGB-D SLAM的前端优化方法
Front end optimization method of RGB-D SLAM in indoor dynamic scenes
1. 云南大学 信息学院, 昆明 650500
2. 云南省高校“数字媒体技术”重点实验室, 昆明 650223
摘要
针对动态物体会导致位姿估计误差过大的问题,提出一种适用于动态场景下的RGB-D SLAM算法。首先,将目标检测的结果根据物体是否具有自主移动能力划分为动态物体与潜在动态物体,并使用大津法在对应的深度图中完成检测框内区域的前、背景分割;然后,结合检测框的位置坐标与深度信息确定潜在动态物体与动态物体在三维空间内是否关联,初步筛选出具有一定运动概率的潜在动态物体;最后,通过运动一致性检测算法来最终确定是否将潜在动态物体作为动态物体处理。实验部分选用公开的TUM数据集,结果表明,该算法在保持实时性的同时具有较高的定位精度和鲁棒性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62166048,61962060)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.09.0459
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第4期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 991-995
文章编号: 1001-3695(2023)04-005-0991-05
发布历史
[2022-11-17] 优先出版
[2023-04-05] 印刷出版
引用本文
李泳, 刘宏杰, 周永录, 等. 一种室内动态场景下RGB-D SLAM的前端优化方法 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (4): 991-995. (Li Yong, Liu Hongjie, Zhou Yonglu, et al. Front end optimization method of RGB-D SLAM in indoor dynamic scenes [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (4): 991-995. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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