【摘 要】
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同时定位与建图（SLAM）技术可以在移动过程中建立未知环境的地图,在如今的智能移动设备中发挥了重要作用。目前针对仅搭载相机的视觉SLAM的研究,多数算法已经可以使机器人设备做到在静态环境中准确估计自身位置的同时建立完整的地图。而静态环境的前提严重限制了视觉SLAM系统的实用性,在现实环境中任意的动态物体都可能导致跟踪丢失。因此本文针对动态环境引入基于深度学习的特征点检测、语义分割等方法,结合光流计
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同时定位与建图（SLAM）技术可以在移动过程中建立未知环境的地图,在如今的智能移动设备中发挥了重要作用。目前针对仅搭载相机的视觉SLAM的研究,多数算法已经可以使机器人设备做到在静态环境中准确估计自身位置的同时建立完整的地图。而静态环境的前提严重限制了视觉SLAM系统的实用性,在现实环境中任意的动态物体都可能导致跟踪丢失。因此本文针对动态环境引入基于深度学习的特征点检测、语义分割等方法,结合光流计算对环境中动态特征进行判断和去除,保证实时性的同时对动态环境中SLAM系统的鲁棒性进行提升,建立了语义八叉树地图,提高地图复用性的同时又方便储存。本文主要工作如下。首先,概述了动态环境下语义SLAM技术的研究背景及意义,总结了近几年该领域相关技术的研究成果,分析了动态场景中SLAM工作的技术难点,规划了本文的研究内容及结构安排。其次,针对ORB提取特征过于密集、不合理等问题,提出使用深度学习的方法进行特征提取,设计了一种对Superpoint网络进行轻量化改进的方法,通过改变网络编码层结构减少参数量和计算量,在公共数据集进行实验验证。再次,针对环境中动态物体影响帧间匹配、导致跟踪丢失等问题,提出在ORB-SLAM2系统的基础上加入动态去除模块,该模块结合了轻量级语义分割和光流计算两线程,设计了一种利用概率阈值判断动态特征点的方法。在公共数据集上通过实验进行了对比验证。最后,针对点云地图数据量过大、耗费内存等问题,设计利用八叉树方法对所建点云地图进行栅格化。分别在公共数据集以及实际室内环境中进行了建图验证。
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