仪器仪表学报

作者：冯 洲，续欣莹，郑宇轩，程 兰，李鹏越

单位：冯 洲,1.太原理工大学电气与动力工程学院,,续欣莹,1.太原理工大学电气与动力工程学院,,郑宇轩,1.太原理工大学电气与动力工程学院,,程 兰,1.太原理工大学电气与动力工程学院,,李鹏越,1.太原理工大学电气与动力工程学院,

关键词：多物体单目SLAM;动态场景;实例分割;位姿估计;三维重建

基金：国家自然科学基金(62073232)、国家青年科学基金(62203319) 、虚拟现实技术与系统国家重点实验室(北京航空航天大学)开放课题基金(VRLAB2023A06)、山西省科技合作交流专项(202104041101030)资助

针对大多数SLAM系统在动态环境下相机位姿估计不准确与环境语义信息利用不充分的问题,提出一种基于实例分割的关键帧检测和贝叶斯动态特征概率传播的动态物体检测算法,并对环境中存在的静态物体三维重建,以此构建一个动态环境下的多物体单目SLAM系统。该系统对关键帧输入图像进行实例分割与特征提取,获取潜在运动物体特征点集合与静态物体特征点集合;利用非运动物体特征点集合获取帧间位姿变换,普通帧利用贝叶斯对动静态特征点进行概率传播,利用静态特征点集实现对相机位姿的精准估计;在关键帧中对静态物体进行联合数据关联,数据充足后进行多物体三维重建,构建多物体语义地图,最终实现多物体单目SLAM。本文在TUM与Boon公开数据集上的实验结果表明,在动态场景下,相较于ORB-SLAM2算法,绝对位姿误差的均方根误差平均降低54.1%和58.2%。

来源：2023年第8期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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