【摘 要】
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移动机器人的核心技术是即时同步定位和地图构建（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）,实现机器人在环境中的自主移动。传统SLAM中为了方便计算和研究,假设机器人处于理想环境中,而实际中的环境,行人、车辆和物体的移动都会造成环境的动态变化,使SLAM系统建立的地图无法长时间保持一致性。为了使SLAM在动态环境下正常工作,本文分别在视觉和语义方面进行了以
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移动机器人的核心技术是即时同步定位和地图构建（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）,实现机器人在环境中的自主移动。传统SLAM中为了方便计算和研究,假设机器人处于理想环境中,而实际中的环境,行人、车辆和物体的移动都会造成环境的动态变化,使SLAM系统建立的地图无法长时间保持一致性。为了使SLAM在动态环境下正常工作,本文分别在视觉和语义方面进行了以下几个方面的研究和探索。将深度学习中的目标检测算法加入到SLAM系统的框架中,通过目标检测技术剔除场景中的先验动态物体,然后通过多视图几何技术进一步滤除实际的动态物体,进一步提高SLAM系统定位精度和鲁棒性。（1）采用YOLACT++网络（语义分割网络）对室内场景下的动态物体进行剔除,解决动态场景下,由于动态物体存在对场景定位和建图的影响。本文采用YOLACT++算法,滤除动态物体对于视觉SLAM定位和建图的影响。YOLACT++添加Mask Rescoring模块和可变卷积模块,满足了在视觉SLAM中对于实时性的要求,提高了系统的定位精度和鲁棒性。（2）在视觉SLAM系统的特征点提取阶段,采用ORB特征提取算法,获取场景中的信息,但是ORB算法提取的特征点过均匀,提取了大量低质量的特征点。本文将ORBSLAM2算法中基于四叉树的特征点提取算法进行改进,采用基于每层图像金字塔所需特征点数量对四叉树的划分深度进行限制,减少四叉树划分的迭代次数,减少低质量特征点的提取。（3）将基于语义信息和几何约束两种方法相结合,降低动态物体对视觉SLAM系统定位精度和稳定性的影响。采用目标检测算法YOLACT++检测环境中的先验动态物体,滤除先验标记的动态物体,然后通过多视图几何检测到真正动态的物体,将两种方法结合共同优化视觉SLAM的精度和稳定性。
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