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国家工程技术图书馆
2022年11月29日
摘要 : 为解决传统RGB-D视觉SLAM方法在动态场景中的错误数据关联等问题,提高位姿估计精度和避免算法性能下降,提出一种适用于动态场景的RGB-D SLAM算法.该方法基于深度学习的目标识别算法,对动态目标区域进行检测与分割;使用k-means聚类算法对动态区域内的特... 展开 为解决传统RGB-D视觉SLAM方法在动态场景中的错误数据关联等问题,提高位姿估计精度和避免算法性能下降,提出一种适用于动态场景的RGB-D SLAM算法.该方法基于深度学习的目标识别算法,对动态目标区域进行检测与分割;使用k-means聚类算法对动态区域内的特征点深度值进行聚类;根据聚类结果去除场景中动态目标的特征点,将真实静态特征点用于计算相机位姿,以提高SLAM算法在动态场景中的精度和鲁棒性.基于TUM数据集对算法进行实验验证,结果表明,所提方法在室内动态场景下不仅定位精度高,而且具有很好的实时性. 收起
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