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动态场景下一种鲁棒的立体视觉里程计算法

仪器仪表学报 2018年第9期39卷 246-254页

作者：张合新徐慧姚二亮宋海涛赵欣火箭军工程大学导弹工程学院

针对传统视觉里程计算法在动态场景下对相机位姿估计鲁棒性和精确性不高的问题,基于场景流及静态点相对空间距离不变原理,提出一种动态场景下鲁棒的立体视觉里程计算法。该算法首先利用相机初始位姿估计,计算相邻帧之间匹配点对的场景流... 详细信息

针对传统视觉里程计算法在动态场景下对相机位姿估计鲁棒性和精确性不高的问题,基于场景流及静态点相对空间距离不变原理,提出一种动态场景下鲁棒的立体视觉里程计算法。该算法首先利用相机初始位姿估计,计算相邻帧之间匹配点对的场景流,进而建立高斯混合模型,并对场景中动、静物体的特征点进行初步分离;然后利用静态点空间相对距离不变的原理和匹配虚拟地图点集的方法进一步分离动、静物体上的特征点;最后,生成由静态特征点对应地图点构成的局部地图,并考虑虚拟地图点集的匹配情况,最小化重投影误差,以得到精确的相机位姿估计。对TUM数据集以及实际场景进行实验,结果表明提出的算法在动态场景下能够鲁棒地估计出高精度的相机位姿。

关键词：动态场景双目视觉里程计场景流静态点空间相对距离不变虚拟地图点

动态场景下基于光流和实例分割的视觉SLAM方法

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光学学报 2022年第14期42卷 139-151页

作者：徐陈周怡君罗晨东南大学机械工程学院江苏南京211189

为提升动态场景中视觉SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)系统的定位精度和鲁棒性,提出一种基于光流和实例分割的视觉SLAM方法。针对动态物体和静态背景光流方向的不一致性,提出一种高实时性动态区域掩模检测算法,从而在ORB-S... 详细信息

为提升动态场景中视觉SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)系统的定位精度和鲁棒性,提出一种基于光流和实例分割的视觉SLAM方法。针对动态物体和静态背景光流方向的不一致性,提出一种高实时性动态区域掩模检测算法,从而在ORB-SLAM2原有跟踪线程中实时地剔除处于动态区域掩模中的特征点。利用已有深度图和跟踪线程位姿估计的信息去除相机运动相关光流,然后聚类动态物体自身运动产生的光流幅值,从而实现高精度的动态区域掩模检测,并结合对极几何约束剔除局部建图线程中的动态路标点。在TUM和KITTI数据集上的测试结果表明,在高动态场景下,本文算法相较ORB-SLAM2、Detect-SLAM、DS-SLAM,定位精度平均提升97%、64%和44%。相较DynaSLAM,本文算法在一半的高动态场景中定位精度平均提升20%,这验证了本文算法在高动态场景中提升了系统定位精度和鲁棒性。

关键词：机器视觉视觉里程计动态场景光流运动物体检测实例分割

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动态场景下基于3D多目标追踪的实时视觉SLAM方法研究

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汽车工程 2024年第5期46卷 776-783页

作者：陈吉清车宇翔田小强兰凤崇周云郊华南理工大学机械与汽车工程学院广州510640 华南理工大学广东省汽车工程重点实验室广州510640

近年来一些解决动态场景下的SLAM技术被提出,其中SLAM与MOT结合的技术路线不仅可解决动态场景问题,还可以提高系统对周围场景的理解,获得了更大关注。本文介绍了一种高效的实时在线视觉SLAMMOT融合系统,以双目视觉或RGBD作为输入,只须借... 详细信息

近年来一些解决动态场景下的SLAM技术被提出,其中SLAM与MOT结合的技术路线不仅可解决动态场景问题,还可以提高系统对周围场景的理解,获得了更大关注。本文介绍了一种高效的实时在线视觉SLAMMOT融合系统,以双目视觉或RGBD作为输入,只须借助2D目标检测网络,便能高效、准确、鲁棒地跟踪相机以及动态目标的位姿,并生成稀疏点云地图。为提高多动态目标追踪的精度与准确度,引入了级联匹配与IOU匹配结合的策略;利用阿克曼转向模型来简化追踪目标的运动,减少求解动态目标位姿所需匹配点的数量;利用因子图将相机与动态目标的追踪结果进行联合优化,同时提高相机、追踪目标的位姿和地图点的精度。最后在KITTI跟踪数据集上与其他方法进行比较。结果表明,在满足实时性要求的前提下,该方法仍能准确地追踪相机以及动态目标位姿。

关键词：视觉SLAM 动态场景多目标追踪实时系统

动态场景红外图像的压缩感知域高斯混合背景建模

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自动化学报 2018年第7期44卷 1212-1226页

作者：王传云秦世引北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院北京100191 沈阳航空航天大学计算机学院沈阳110136

针对动态场景下红外图像的背景模型构建问题,提出一种基于压缩感知(Compressed sensing,CS)域高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)的背景建模方法.该方法不是对图像中的每个像素建立高斯混合模型,而是对图像局部区域的压缩感知测... 详细信息

针对动态场景下红外图像的背景模型构建问题,提出一种基于压缩感知(Compressed sensing,CS)域高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)的背景建模方法.该方法不是对图像中的每个像素建立高斯混合模型,而是对图像局部区域的压缩感知测量值建立高斯混合模型.1)通过提取红外图像轮廓的角点特征,估计相邻帧图像间的相对运动参数以对图像进行校正与配准;2)将每帧图像网格化为适当数目的局部子图,利用序列图像构建每个局部子图的压缩感知域高斯混合背景模型;3)采用子空间学习训练稀疏字典,通过子空间追踪对可能含有目标的局部子图进行选择性稀疏重构;4)通过背景减除实现前景目标检测.以红外图像数据集CDnet2014和VIVID PETS2005进行实验验证,结果表明:该方法能建立有效的动态场景红外图像背景模型,对成像过程中所受到的场景动态变化、背景扰动等具有较强的鲁棒性,其召回率、精确率、F-measure等性能指标及处理速度较之于同类算法具有明显优势.

关键词：动态场景红外图像背景建模压缩感知高斯混合模型

动态场景结合稀疏场景流和加权特征的视觉SLAM方法

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中国惯性技术学报 2024年第9期32卷 891-897页

作者：闫河王旭雷秋霞重庆理工大学两江人工智能学院重庆401135

针对视觉同时定位和建图(SLAM)系统大多基于静态环境假设、在动态场景位姿估计不准确的问题,提出了一种动态场景结合稀疏场景流和加权特征的视觉SLAM方法。首先,引入实例分割网络SparseInst获取环境中的语义信息,识别潜在运动物体;其次... 详细信息

针对视觉同时定位和建图(SLAM)系统大多基于静态环境假设、在动态场景位姿估计不准确的问题,提出了一种动态场景结合稀疏场景流和加权特征的视觉SLAM方法。首先,引入实例分割网络SparseInst获取环境中的语义信息,识别潜在运动物体;其次,通过计算特征点的稀疏场景流及其马氏距离获得特征点在相机坐标系下的相对运动,利用卡方检验方法完成对动态特征点的检测和剔除;然后,对静态特征点分配权重,设计加权的光束平差法优化目标函数以解决部分特征点运动状态模糊问题,提高视觉SLAM在动态场景下的定位精度。在公共数据集上的对比实验表明,所提方法相较于ORB-SLAM2、YOLO-SLAM、SG-SLAM,其绝对轨迹均方根误差在TUM RGB-D和Bonn数据集上分别平均降低约94.69%、27.55%、5.27%和93.43%、38.30%、26.88%。

关键词：视觉SLAM 动态场景稀疏场景流加权特征

动态场景下基于光流的语义RGBD-SLAM算法

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仪器仪表学报 2022年第12期43卷 139-148页

作者：刘钰嵩何丽袁亮齐继超新疆大学智能制造现代产业学院乌鲁木齐830047 北京化工大学信息科学与技术学院北京100029

为解决传统的同时定位与建图算法在复杂动态环境下容易受到动态目标干扰而导致定位精度差和建图错误的问题,提出了一种动态场景下基于光流的语义RGBD-SLAM算法。首先,通过优化的二维相邻帧透视矫正方法,对当前帧进行透视矫正以补偿相机... 详细信息

为解决传统的同时定位与建图算法在复杂动态环境下容易受到动态目标干扰而导致定位精度差和建图错误的问题,提出了一种动态场景下基于光流的语义RGBD-SLAM算法。首先,通过优化的二维相邻帧透视矫正方法,对当前帧进行透视矫正以补偿相机运动;然后,将矫正后的图像输入RAFT-S网络中,在获得低分辨率的稠密光流场后提取动态目标的掩码,并根据上一帧掩码中动态目标的位置和速度信息,对当前掩码中的动态区域进行跟踪和优化,从而提取动态目标在每一帧中的精确区域;最后,分离静态和动态特征点,通过最小化静态特征点的重投影误差,得到优化后的相机位姿,并结合轻量级语义分割网络BiSeNetv2提供的语义信息和相机提供的深度信息,构建无人的静态语义八叉树地图。公开数据集TUM上的测试结果表明,本文算法的绝对轨迹误差相对于ORB-SLAM2减少了90%以上,并能获取精确的动态区域掩码以及准确的语义地图,验证了该算法在复杂动态场景中具有良好的定位精度和鲁棒性。

关键词：同时定位与建图动态场景光流语义信息八叉树地图

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动态场景下基于语义分割与运动一致性约束的车辆视觉SLAM

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汽车工程 2022年第10期44卷 1503-1510页

作者：黄圣杰胡满江周云水殷周平秦晓辉边有钢贾倩倩汽车车身先进设计制造国家重点实验室湖南大学机械与运载工程学院长沙410082 湖南大学无锡智能控制研究院无锡214115 中国汽车工程学会北京100000

传统的车辆同时定位与建图方法多依赖于静态环境假设,在动态场景下易引起位姿估计精度下降甚至前端视觉里程计跟踪失败。本文结合Fast-SCNN实时语义分割网络与运动一致性约束,提出一种动态场景视觉SLAM方法。首先利用Fast-SCNN获取潜在... 详细信息

传统的车辆同时定位与建图方法多依赖于静态环境假设,在动态场景下易引起位姿估计精度下降甚至前端视觉里程计跟踪失败。本文结合Fast-SCNN实时语义分割网络与运动一致性约束,提出一种动态场景视觉SLAM方法。首先利用Fast-SCNN获取潜在动态目标的分割掩码并进行特征点去除,以获取相机位姿的初步估计;随后基于运动约束与卡方检验完成潜在动态目标中静态点的重添加,以进一步优化相机位姿。验证集测试表明,所训练的语义分割网络平均像素精度和交并比超过90%,单帧图片处理耗时约14.5 ms,满足SLAM系统的分割精度与实时性要求。慕尼黑大学公开数据集和实车数据集测试表明,融合本文算法的ORB-SLAM3部分指标平均提升率超过80%,显著提升了动态场景下的SLAM运行精度与鲁棒性,有助于保障智能车辆的安全性。

关键词：智能车辆同时定位与建图语义分割动态场景运动一致性

动态场景下基于实例分割和三维重建的多物体单目SLAM

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仪器仪表学报 2023年第8期44卷 51-62页

作者：冯洲续欣莹郑宇轩程兰李鹏越太原理工大学电气与动力工程学院太原030024

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... 详细信息

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%。

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

动态场景下基于运动物体检测的立体视觉里程计

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光学学报 2017年第11期37卷 187-195页

作者：林志林张国良姚二亮徐慧火箭军工程大学控制科学与工程系陕西西安710025

为了提升动态场景中视觉里程计的稳健性和精确度,提出一种基于运动物体检测的立体视觉里程计算法。首先,建立考虑相机位姿的场景流计算模型,用于表示物体的运动矢量。其次,提出构造虚拟地图点的方法,一方面结合场景流进行运动物体检测,... 详细信息

为了提升动态场景中视觉里程计的稳健性和精确度,提出一种基于运动物体检测的立体视觉里程计算法。首先,建立考虑相机位姿的场景流计算模型,用于表示物体的运动矢量。其次,提出构造虚拟地图点的方法,一方面结合场景流进行运动物体检测,另一方面使运动物体在图像中占比较大时仍有足够匹配点对用于位姿估计。最后,通过局部地图点及虚拟地图点与当前帧特征点的匹配结果,构建考虑虚拟点的非线性优化模型进行相机位姿估计,既保证静态地图点不与运动物体的特征点形成错误匹配,又避免因有效匹配点对过少而导致视觉里程计失效。数据集实验和实际场景在线实验结果表明,本文算法提升了视觉里程计在动态场景中的稳健性和精确度。

关键词：机器视觉立体视觉里程计动态场景运动物体检测场景流虚拟地图点