Abstract- Antagandet av scen styvhet är typiskt i SLAM algoritmer. Ett sådant starkt antagande begränsar användningen av de flesta visuella SLAM-system i befolkade verkliga miljöer, som är målet för flera relevanta tillämpningar som servicerobotar eller autonoma fordon. I detta dokument presenterar vi DynaSLAM, ett visuellt SLAM-system som bygger på ORB-SLAM2 [1], lägger till möjligheterna för dynamisk objektdetektering och bakgrundsinmålning. DynaSLAM är robust i dynamiska scenarier för monokulära, stereo- och RGB-D-konfigurationer. Vi kan upptäcka de rörliga föremålen antingen genom multi-view geometri, djup inlärning eller båda. Med en statisk karta över scenen gör det möjligt att måla den ram bakgrund som har tillfångatagits av sådana dynamiska objekt. Vi utvärderar vårt system i offentliga monokulära, stereo- och RGB-D-dataset. Vi studerar effekterna av flera exakta/snabba kompromisser för att bedöma gränserna för den föreslagna metoden. DynaSLAM överträffar noggrannheten hos standard visuella SLAM-baslinjer i mycket dynamiska scenarier. Och den uppskattar också en karta över de statiska delarna av scenen, som är ett måste för långsiktiga tillämpningar i verkliga miljöer.
Bescos m.fl. föreslå ett system som heter DynaSLAM som upptäcker de rörliga objekten genom multi-view geometri, djupt lärande, eller båda REF.
DynaSLAM: Tracking, Mapping and Inpainting in Dynamic Scenes
{'venue': 'IEEE Robotics and Automation Letters ( Volume: 3, Issue: 4, Oct. 2018 )', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}