Abstract-Vi presenterar en stereobaserad tät kartalgoritm för storskaliga dynamiska stadsmiljöer. I motsats till andra befintliga metoder rekonstruerar vi samtidigt den statiska bakgrunden, de rörliga objekten och de potentiellt rörliga men för närvarande stationära objekten separat, vilket är önskvärt för mobila robotiska uppgifter på hög nivå såsom banplanering i trånga miljöer. Vi använder både exempel-medveten semantisk segmentering och gles scenflöde för att klassificera objekt som antingen bakgrund, flytta, eller potentiellt flytta, vilket säkerställer att systemet kan modellera objekt med potential att övergå från statiska till dynamiska, såsom parkerade bilar. Med tanke på att kameran är uppskattad utifrån visuell odometri rekonstrueras både bakgrunden och de (potentiellt) rörliga föremålen separat genom att man sammanställer de djupkartor som beräknas från stereons ingång. Förutom visuell odometri, sparse scenflöde används också för att uppskatta 3D-rörelser av de upptäckta rörliga objekt, för att rekonstruera dem korrekt. En kartbeskärningsteknik utvecklas vidare för att förbättra återuppbyggnadsnoggrannheten och minska minnesförbrukningen, vilket leder till ökad skalbarhet. Vi utvärderar vårt system noggrant på den välkända KITTI-datauppsättningen. Vårt system är kapabelt att köra på en PC på cirka 2,5 Hz, med den primära flaskhalsen är den instans-medvetna semantiska segmentering, vilket är en begränsning vi hoppas att ta itu med i framtida arbete. Källkoden är tillgänglig från projektets hemsida a.
Barsan m.fl. REF presenterade nyligen ett liknande tillvägagångssätt, som bygger på sparsamt scenflöde och RANSAC för att uppskatta stel kroppsrörelse för varje dynamiskt rörliga objekt.
Robust Dense Mapping for Large-Scale Dynamic Environments
{'venue': 'Proceedings of the 2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), pages 7510--7517, 21-25 May 2018, Brisbane, QLD, Australia', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}