Object-level dynamic simultaneous localization and mapping method fusing object detection and optical flow
摘要
معظم أساليب تحديد المواقع والخرائط المتزامنة البصرية (SLAM) الحالية تعتمد بشكل أساسي على افتراضات البيئة الثابتة، مما يؤدي إلى انخفاض ملحوظ في دقة تحديد المواقع في البيئة الديناميكية. لحل هذه المشكلة، يقدم هذا البحث طريقة SLAM الدينامية مستوى الكائن التي تجمع بين الكشف عن الكائنات وطرق التدفق البصري. تستخدم هذه الطريقة الكشف عن الكائنات للحصول على معلومات الكائنات، وتجمع بين التدفق البصري وتقنية إعادة إسقاط الكائن لتحديد خصائص الكائنات الديناميكية والسكونية، وإزالة نقاط الميزات على الكائنات الديناميكية. بعد ذلك، يتم البحث عن أفضل علاقة تطابق بين كشف الكائنات وكائنات الخريطة. ثم، يتم تحسين الكائنات الساكنة في الإطارات الرئيسية، كما يقدم استراتيجية لتحسين السطح الثانوي الدينامي في الخريطة، وتتبع مسارات حركة الكائنات الديناميكية. وأخيرًا، يتم بناء الخلفية الثابتة بكثافة. تشير التجارب على مجموعات بيانات بون وTUM إلى أن دقة موضع البحث المطلق لهذا الأسلوب ترتفع بحوالي 44.3%، ودقة موضع البحث النسبية ترتفع بحوالي 19.0%. تشير نتائج التجربة إلى أن هذا الأسلوب يمكن أن يحقق تحديد مواقع أكثر دقة وأكثر استقرارًا في البيئات الديناميكية. كجزء من مرحلة التحقق من أداء النظام، تم اختبار هذا النظام في بيئات ديناميكية حقيقية، وتحققت النتائج المتوقعة.
关键词
dynamic scenes;SLAM;optical flow;quadratic surface;object detection