Abstract-Monocular SLAM system har främst fokuserat på att producera geometriska kartor som bara består av punkter eller kanter; men utan någon tillhörande mening eller semantiskt innehåll. I detta dokument föreslår vi en semantisk SLAM-algoritm som går samman i den uppskattade kartan traditionella meningslösa punkter med kända objekt. Den icke-annoterade kartan är byggd med endast den information som extraheras från en monokulär bildsekvens. De kända objektmodellerna beräknas automatiskt från en sparsam uppsättning bilder samlade av kameror som kan skilja sig från SLAM-kameran. Modellerna innehåller både visuellt utseende och tredimensionell information. Den semantiska eller kommenterade delen av kartan -objekten-beräknas med hjälp av informationen i bildsekvensen och de förutberäknade objektmodellerna. Den föreslagna algoritmen kör en EKF monocular SLAM parallell med en objektigenkänningstråd. Den senaste informerar om närvaron av ett objekt i sekvensen genom att söka efter SURF-korrespondenser och därefter kontrollera deras geometriska kompatibilitet. När ett objekt känns igen infogas det i SLAM-kartan, eftersom dess position mäts och därmed förfinas av SLAM-algoritmen i efterföljande ramar. Experimentella resultat visar realtidsprestanda för en handhållen kamera som avbildar en skrivbordsmiljö och för en kamera monterad i en robot som rör sig i ett rumsformat scenario.
REF föreslog en semantisk SLAM-algoritm som antecknar de 3D-punktsbaserade kartorna på låg nivå med förkomputerade objektmodeller.
Towards semantic SLAM using a monocular camera
{'venue': '2011 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2011 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}