Dynamic SLAM: A Visual SLAM in Outdoor Dynamic Scenes
Notice bibliographique
Résumé
Simultaneous localization and mapping (SLAM) has been widely used in augmented reality (AR), virtual reality (VR), robotics, and autonomous vehicles as the theoretical basis for robots to perceive their environment. Most popular SLAM algorithms assume that objects in the scene are static. Solving dynamic problems in SLAM is now attracting increasing attention. In this paper, we propose a method that combines semantic segmentation information and spatial motion information of associated pixels to cope with dynamic objects based on ORB-SLAM2. We add a deep segmentation network SegNet to segment input image and obtain the semantic information for each feature point. Next, the spatial velocity of feature points between adjacent frames is calculated assuming uniform motion. Finally, the two parts are fused for the final judgment, and the dynamic feature points are removed to improve positioning accuracy. We evaluate our SLAM algorithms using the public KITTI dataset. The proposed algorithm has a similar overall accuracy level to ORB-SLAM2, but it is more accurate in sequences with many dynamic objects. On KITTI’s raw data sequence containing multiple dynamic objects, our pipeline achieves the best performance, improving 39.5% compared with the original ORB-SLAM2 system. We compare our algorithm with other state-of-the-art SLAM systems used to cope with dynamic environments. The results show that the proposed algorithm has better performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».