RDynaSLAM: Fusing 4D Radar Point Clouds to Visual SLAM in Dynamic Environments
Notice bibliographique
Résumé
The performance of visual SLAM systems, in terms of both robustness and accuracy, can be affected by the presence of dynamic objects in dynamic environments. The utilization of learning-based dynamic SLAM algorithms introduces additional challenges, such as increased power consumption and computing requirements, particularly on mobile platforms. Millimeter wave radar has the capability to directly detect and measure the relative velocity between objects and the radar system. Therefore, this paper presents a novel SLAM system that aims to integrate millimeter wave radar point clouds into visual SLAM in a dynamic environment. First, a real-time dynamic cluster extraction method was developed using Doppler information obtained from 4D radar. It effectively distinguishes between static background points and dynamic points by employing the RANSAC algorithm. The dynamic radar points are subsequently grouped together to create dynamic clusters. Then, the clusters are projected onto the image and expand to produce dynamic masks, taking into account the distribution characteristics. Finally, dynamic masks are employed to eliminate dynamic keypoints during the camera pose estimation, allowing for the estimation to be based solely on static keypoints. Experiments conducted in various daily dynamic scenarios have demonstrated the robustness of RDynaSLAM in operating effectively within dynamic environments. In comparison to ORBSLAM3, RDynaSLAM exhibits a notable reduction in the Root Mean Square Error (RMSE) of Absolute Pose Error (APE) and Relative Pose Error (RPE) in high dynamic environments. The method proposed in this paper has the capability to operate in real-time, without the need for GPU utilization.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».