融合动态目标跟踪的视觉SLAM算法OA北大核心CSTPCD
Visual SLAM Algorithm of Integrating Dynamic Target Tracking
为提高机器人在动态场景下的SLAM(simultaneous localization and mapping)精度,同时实现对动态目标的跟踪,提出了一种融合动态目标的视觉SLAM方法.首先,通过预处理模块获取RGB(red,green,blue)图像的光流向量、实例分割结果及深度图信息;其次,迭代求解相机位姿、地图点和动态目标位置的初始值;最后,通过一种改进的因子图优化方法对3种状态变量的初始值进行联合优化.在KITTI数据集上的测试实验结果表明,该算法实现了融合动态目标跟踪的视觉SLAM功能,同时有效地提高了动态目标的跟踪精度及动态场景下的SLAM精度,总体效果优于 VDO-SLAM(visual dynamic object-aware SLAM).
To improve the accuracy of simultaneous localization and mapping(SLAM)for robots in dy-namic environments and enable dynamic target tracking,we propose a visual SLAM algorithm that integrates dynamic target tracking.First,we obtain the optical flow vector,instance segmentation results,and depth map information of red-green-blue(RGB)images through a preprocessing mod-ule.Second,we iteratively solve for initial values of camera pose,map points,and dynamic target positions.Finally,we jointly optimize these initial values using an improved factor graph optimiza-tion method.Experiments conducted on the KITTI dataset demonstrate that our algorithm success-fully combines visual SLAM with dynamic target tracking,significantly improving the accuracy of dynamic target tracking and SLAM in dynamic scenes.The overall performance surpasses that of visual dynamic object-aware SLAM(VDO-SLAM).
白克强;朱亚兰;杨秀清;向勇;邓子犇;姜官武
西南科技大学信息工程学院,四川绵阳 621010||数字化学习技术集成与应用教育部工程研究中心,北京 100039西南科技大学信息工程学院,四川绵阳 621010民航成都物流技术有限公司,四川成都 610199民航成都物流技术有限公司,四川成都 610199西南科技大学信息工程学院,四川绵阳 621010西南科技大学信息工程学院,四川绵阳 621010
计算机与自动化
同步定位与地图构建动态场景目标跟踪
simultaneous localization and mapping(SLAM)dynamic sceneobject tracking
《信息与控制》 2024 (5)
574-584,11
四川省科技计划重点研发项目(2023YFG0061)数字化学习技术集成与应用教育部工程研究中心创新基金项目(1331003)绵阳市应用技术研究与开发项目(2021ZYZF1004)
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