仪器仪表学报

作者：周 非，陈 帅，吴 凯，舒浩峰

单位：周 非,1.重庆邮电大学通信与信息工程学院,,陈 帅,1.重庆邮电大学通信与信息工程学院,,吴 凯,1.重庆邮电大学通信与信息工程学院,,舒浩峰,1.重庆邮电大学通信与信息工程学院,

关键词：同时定位与建图;动态场景;深度相机;实例分割;贝叶斯滤波

基金：国家自然科学基金(62271096)项目资助

目前,同时定位与地图构建(SLAM)技术在真实环境中的应用仍受多种因素制约,室内环境中的动态对象干扰就是其中一个亟待解决的问题。提出一种基于ORB-SLAM3并以实例分割网络为辅助的视觉SLAM系统,该系统将分割任务置于后端,在前端结合RGB-D相机输入和核相关滤波(KCF)算法对后端检测到的语义信息进行跟踪传递,并且使用语义信息在贝叶斯概率框架中追踪关键点的运动状态。与目前基于检测或分割的方法相比,该系统使用更为轻量化的方案来分割和跟踪场景中的运动对象,并在贝叶斯滤波模型的进一步辅助下,既实现了准确的动态干扰滤除,又优化了卷积神经网络(CNN)预处理导致的系统运行实时性问题。在TUMRGB-D数据集上的实验表明,该系统能以约16fps的速度取得较高的定位精度,相较于ORB-SLAM3平均领先78.56%,相较于DynaSLAM平均领先11.85%。

来源：2023年第5期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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