动态场景下基于改进运动性判断的SLAM算法OA
针对同步定位与地图构建(SLAM)算法中易受场景中动态物体的干扰,造成定位精度不理想等问题,本文提出一种动态场景下基于改进运动性判断的SLAM算法。该算法在特征提取的同时,采用PSPNet语义分割网络获取物体的掩码信息,将不同物体上的特征点区分开。利用背景特征点为样本点计算出基础矩阵,结合语义信息与几何信息判断出物体的真实运动性。当场景被大量遮挡而无法获取足够多的背景点时,从运动物体的跟踪中恢复出当前相机的位姿,提高算法在动态场景下定位的鲁棒性。…查看全部>>
贡鹏昊;陈孟元;李明好
安徽工程大学电气工程学院,安徽芜湖241000 高端装备先进感知与智能控制教育部重点实验室,安徽芜湖241000安徽工程大学电气工程学院,安徽芜湖241000 高端装备先进感知与智能控制教育部重点实验室,安徽芜湖241000安徽工程大学电气工程学院,安徽芜湖241000 高端装备先进感知与智能控制教育部重点实验室,安徽芜湖241000
计算机与自动化
同步定位与地图构建动态场景特征点语义分割位姿估计
《安徽工程大学学报》 2023 (5)
P.56-65,10
安徽省重点研究与开发计划项目(202304a05020073)安徽省学术和技术带头人后备人选科研活动经费择优资助(2022H292)安徽省高校杰出青年科研项目(2022AH020065)安徽省高校协同创新项目(GXXT-2021-050)。
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