【摘 要】
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在新冠疫情爆发之后,智能移动机器人作用愈加凸显。作为智能机器人落地应用的核心技术,视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）解决了机器人的感知与定位等底层问题,因此具有着极高的研究价值。在以往的研究中,视觉SLAM算法受限于静态假设,在复杂高动态场景下,其精度与鲁棒性并不理想。所以,本文以ORB-SLAM2系统为基础,通过引入实例信息提高系统信息感知
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在新冠疫情爆发之后,智能移动机器人作用愈加凸显。作为智能机器人落地应用的核心技术,视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）解决了机器人的感知与定位等底层问题,因此具有着极高的研究价值。在以往的研究中,视觉SLAM算法受限于静态假设,在复杂高动态场景下,其精度与鲁棒性并不理想。所以,本文以ORB-SLAM2系统为基础,通过引入实例信息提高系统信息感知层级设计了ID-SLAM系统,有效提升了SLAM系统在复杂高动态场景下的运行稳定性、精度以及鲁棒性。针对目前绝大多数语义SLAM系统使用的MASK R-CNN实时性与精度较差问题,本文复现了YOLACT++模型,并基于ROS平台实现了全新可迁移复用的SLAM系统实时高精度实例分割模块。基于实例信息、表观信息、空间拓扑信息以及形态信息设计了物体融合INTOF特征,并以此为基础设计实现了在相邻帧以及长时间跨度下高效物体关联算法,有效解决目前语义SLAM领域普遍缺少有效的物体数据关联方法的问题。同时以INTOF特征为基础设计了一种以物体为基本信息单元的动态语义SLAM系统——IDSLAM,在跟踪线程中实现精准的运动特征滤除,优化了系统初始化流程、关键帧筛选策略,同时建立并维护全局范围的实例队列。在回环检测线程中,基于全局实例队列设计了基于物体共视关系的闭环候选帧筛选策略。实验表明,ID-SLAM系统在TUM数据集动态场景下相较于ORB-SLAM2定位精度提升95%以上,对比Dyna-SLAM、DS-SLAM系统,ID-SLAM系统在动态场景下定位精度波动最小,具有最佳的稳定性与鲁棒性。综上,ID-SLAM系统是一种能够有效应对复杂高动态场景的动态语义SLAM系统。
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