基于语义分割的视觉SLAM算法研究
刘振宇
李月
沈阳工业大学信息科学与工程学院 沈阳 110870
摘要：目前大多数的视觉SLAM算法基于静态环境的假设,环境中的动态物体容易引起位姿估计的不准确.提出一种针对动态环境的改进算法.基于DS-SLAM方案进行改进,首先采用自适应阈值提取ORB特征点并通过改进四叉树算法将特征点均匀化;之后采用稀疏光流法跟踪角点的运动,同时结合Segment语义分割线程的结果分割动态物体;最后采用几何约束滤除动态点,保留高质量的特征点进行位姿估计,完成定位和建图功能.利用TUM数据集进行精度评测,相比于DS-SLAM算法,改进算法的实时性提升了9.02%.动态环境中相机位姿误差缩小了38.94%.通过提高特征点的质量,结合光流法和语义分割的优势,提升了机器人系统的定位精度和实时性.
关键词：视觉SLAM动态环境光流法语义分割
分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)
资助基金：辽宁省自然科学基金(20180520022)
论文发表日期：2024-09-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 2590-2593 )
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