A Variable Radius Side Window Direct SLAM Method Based on Semantic Information
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) is a challenging and key issue in the mobile robotic fields. In terms of the visual SLAM problem, the direct methods are more suitable for more expansive scenes with many repetitive features or less texture in contrast with the feature-based methods. However, the robustness of the direct methods is weaker than that of the feature-based methods. To deal with this problem, an improved direct sparse odometry with loop closure (LDSO) is proposed, where the performance of the SLAM system under the influence of different imaging disturbances of the camera is focused on. In the proposed method, a method based on the side window strategy is proposed for preprocessing the input images with a multilayer stacked pixel blender. Then, a variable radius side window strategy based on semantic information is proposed to reduce the weight of selected points on semistatic objects, which can reduce the computation and improve the accuracy of the SLAM system based on the direct method. Various experiments are conducted on the KITTI dataset and TUM RGB-D dataset to test the performance of the proposed method under different camera imaging disturbances. The quantitative and qualitative evaluations show that the proposed method has better robustness than the state-of-the-art direct methods in the literature. Finally, a real-world experiment is conducted, and the results prove the effectiveness of the proposed method.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle