A robust RGB-D SLAM based on multiple geometric features and semantic segmentation in dynamic environments

同时定位和映射 稳健性(进化) 计算机科学 人工智能 计算机视觉 分割 RGB颜色模型 点(几何) 机器人 数学 移动机器人 几何学 生物化学 基因 化学
作者
Benfa Kuang,Jie Yuan,Qiang Liu
出处
期刊:Measurement Science and Technology [IOP Publishing]
卷期号:34 (1): 015402-015402 被引量:10
标识
DOI:10.1088/1361-6501/ac92a0
摘要

Abstract In indoor dynamic scenes, traditional visual simultaneous localization and mapping (SLAM) algorithms based on RGB-D cameras incorrectly use dynamic features to estimate the poses of the cameras, and do not fully utilize the geometric information in the scenes, resulting in the low positioning accuracy and robustness of SLAM systems. To solve this problem, this paper proposes an RGB-D SLAM algorithm based on multiple geometric features and semantic segmentation. The core of our SLAM system is the proposed robust exclusion method of dynamic point and line features. The method consists of the following three steps: (a) identify potential dynamic point features using motion consistency checks; (b) obtain potential motion regions via semantic segmentation, and then determine dynamic regions by combining these with dynamic point features; (c) remove point and line features in dynamic regions. The exclusion method of dynamic point and line features can be easily integrated into RGB-D SLAM systems for improving the accuracy and robustness of SLAM systems in dynamic scenes. Experimental results on the Technische Universität München (TUM) dataset demonstrate that the proposed algorithm has better positioning accuracy and stability than the original dynamic semantic (DS-SLAM) algorithm in dynamic environments. The effectiveness of the proposed algorithm is verified by comparison with other classical visual SLAM algorithms. Better mapping performance is achieved by this proposed algorithm in actual indoor scenes.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
搜集达人应助娟姐采纳,获得10
刚刚
完美芒果发布了新的文献求助10
1秒前
zzz完成签到,获得积分10
2秒前
幸福大白发布了新的文献求助10
2秒前
无数次呐喊完成签到,获得积分10
3秒前
yizhiGao应助科研通管家采纳,获得10
3秒前
NexusExplorer应助科研通管家采纳,获得10
3秒前
Orange应助科研通管家采纳,获得10
3秒前
脑洞疼应助科研通管家采纳,获得10
3秒前
深情安青应助科研通管家采纳,获得10
3秒前
4秒前
4秒前
cherlie应助科研通管家采纳,获得10
4秒前
上官若男应助科研通管家采纳,获得10
4秒前
4秒前
MEDwhy完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
雨声完成签到,获得积分10
6秒前
DueR发布了新的文献求助10
6秒前
Liufgui应助YJ888采纳,获得10
6秒前
7秒前
9秒前
10秒前
学术蝗虫发布了新的文献求助10
11秒前
好好好完成签到,获得积分10
11秒前
王某发布了新的文献求助30
11秒前
11秒前
张兔子关注了科研通微信公众号
16秒前
难过冷玉发布了新的文献求助10
16秒前
逸晨发布了新的文献求助10
16秒前
19秒前
19秒前
水蜜桃幽灵完成签到,获得积分20
21秒前
难过冷玉完成签到,获得积分10
22秒前
a雪橙发布了新的文献求助10
23秒前
23秒前
Hina发布了新的文献求助30
23秒前
eueurhj完成签到,获得积分10
25秒前
多情邑发布了新的文献求助10
26秒前
上官若男应助逸晨采纳,获得10
26秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
‘Unruly’ Children: Historical Fieldnotes and Learning Morality in a Taiwan Village (New Departures in Anthropology) 400
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3989550
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3531774
关于积分的说明 11254747
捐赠科研通 3270278
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1804966
邀请新用户注册赠送积分活动 882125
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809176