Bildbaserad rekonstruktion av stadsmiljöer är ett utmanande problem som handlar om optimering av ett stort antal variabler, och har flera felkällor som förekomsten av dynamiska objekt. Eftersom de flesta storskaliga tillvägagångssätt gör antagandet att observera statiska scener, dynamiska objekt förvisas till buller modellering delen av sådana system. Detta är ett tillvägagångssätt av bekvämlighet eftersom RANSAC-baserade ramverk används för att beräkna de flesta multiview geometriska storheter för statiska scener naturligt begränsa dynamiska objekt till klassen av avvikande mätningar. Men att rekonstruera dynamiska objekt tillsammans med den statiska miljön hjälper oss att få en komplett bild av en stadsmiljö. En sådan förståelse kan sedan användas för viktiga robotiska uppgifter som vägplanering för autonom navigering, hinderspårning och undvikande av hinder samt andra områden. I detta dokument föreslår vi ett system för robust SLAM som fungerar i både statiska och dynamiska miljöer. För att övervinna utmaningen med dynamiska objekt på scenen föreslår vi en ny modell för att införliva semantiska begränsningar i rekonstruktionsalgoritmen. Medan några av dessa begränsningar är baserade på flerskiktade täta CRFs tränas över utseende samt rörelse ledtrådar, andra föreslagna begränsningar kan uttryckas som ytterligare termer i buntjustering optimeringsprocessen som gör iterativ förfining av 3D struktur och kamera / objekt rörelse banor. Vi visar resultat på det utmanande KITTI urbana datasetet för exakthet i rörelsesegmentering och rekonstruktion av banan och form av rörliga objekt i förhållande till marksanning. Vi kan visa genomsnittlig relativ felminskning med 41 % för rörelse objektbana rekonstruktion i förhållande till state-of-the-art metoder som TriTrack [16], samt på standard paket justering algoritmer med rörelse segmentering.
Reddy och Al. REF beskriver en stereobaserad algoritm för robust SLAM som fungerar i både statiska och dynamiska miljöer.
Dynamic body VSLAM with semantic constraints
{'venue': '2015 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'journal': '2015 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}