【摘 要】
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同步定位与建图技术（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）,作为一种重要的环境感知技术,被广泛地研究和应用于智能机器人领域。其中,基于视觉的SLAM系统以其紧凑性、经济性成为最近几十年来SLAM研究领域的热点。目前,大多数视觉SLAM系统普遍要求定位场景为静态的,即静态假设,其定位精度和鲁棒性在动态场景下大大下降,难以满足实际需求。因此,本文针对动态
【基金项目】
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湖北省重大科技创新计划项目“智能机器人的实时视觉传感与检测系统研发”（项目号2015BAA026）；
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同步定位与建图技术（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）,作为一种重要的环境感知技术,被广泛地研究和应用于智能机器人领域。其中,基于视觉的SLAM系统以其紧凑性、经济性成为最近几十年来SLAM研究领域的热点。目前,大多数视觉SLAM系统普遍要求定位场景为静态的,即静态假设,其定位精度和鲁棒性在动态场景下大大下降,难以满足实际需求。因此,本文针对动态场景,研究如何提高视觉SLAM系统性能。本文系统结合语义信息、多视几何进行运动过滤,降低运动物体对于相机定位精度的影响。并且进一步估计运动物体的空间轨迹,提高系统对物体的跟踪能力。最后,融合语义信息,建立实时一致的静态语义地图,主要工作包括:⑴针对动态物体环境下的SLAM相机位姿估计问题,提出了基于自适应阈值光流-语义运动检测的位姿估计算法。实验表明这一算法能够提高动态物体场景下运动物体的检测分割效果,从而使得视觉里程计在动态环境下具有更高的鲁棒性和定位精度。⑵针对SLAM系统下的运动物体同步估计问题,提出了基于质心的物体运动轨迹同步估计模型。实验表明该模型能够同时估计相机轨迹和运动物体轨迹,使得本文的SLAM系统功能更加全面。⑶针对动态物体场景下地图构建问题,利用语义信息设计稠密静态八叉树地图构建模块。该模块利用累计观测推断三维空间点占据概率,从而减少了运动物体错误构建,提高了地图的真实性和可靠性。融合的语义标签使得地图在表征空间几何特征的基础上,还能提供类别信息,大大增加了地图的信息量。
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