CD-SLAM: A Real-Time Stereo Visual–Inertial SLAM for Complex Dynamic Environments With Semantic and Geometric 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
The most commonly used simultaneous localization and mapping (SLAM) scheme often assumes a static environment, leading to significant errors in pose estimation when operating in highly dynamic scenes. To address this limitation and improve the robustness and accuracy of positioning in dynamic environments, this study proposes CD-SLAM, a real-time stereo vision inertial SLAM system specifically designed for complex dynamic environments, based on ORB-SLAM3. CD-SLAM enhances the tracking thread and introduces a new parallel thread that utilizes YOLOv5 to detect objects in each input frame and extract semantic information. This semantic information, combined with prior information from the inertial measurement unit (IMU), is used for pose estimation, eliminating the pose information of dynamic objects and consequently improving the accuracy and robustness of positioning. Furthermore, CD-SLAM employs scene flow to calculate the distance between adjacent frames and determine the spatial velocity between them, compensating for potential static information through a velocity filtering algorithm. To enhance positioning accuracy in challenging environments with weak textures, CD-SLAM integrates an IMU for motion prediction and coherence detection. Finally, appeal information is integrated to determine the motion status of objects in the scene and filter out dynamic feature points. Experimental tests conducted on the VIODE dataset demonstrate that CD-SLAM outperforms existing algorithms in terms of accuracy and robustness.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| 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