: En sekvens som visar vårt dynamiska SLAM-system. Tre föremål placerades i tur och ordning på ett bord: först en liten bin (blå etikett), en kolv (gul) och en nallebjörn (grön). Resultaten visar att alla objekt var framgångsrikt segmenterade, spårade och modellerade. Abstract-I detta papper introducerar vi Co-Fusion, en tät SLAM-system som tar en levande ström av RGB-D bilder som ingång och segment scenen i olika objekt (med antingen rörelse eller semantiska köer) samtidigt spåra och rekonstruera sin 3D-form i realtid. Vi använder en flera modeller monteringsmetod där varje objekt kan röra sig oberoende av bakgrunden och fortfarande effektivt spåras och dess form sammansmält över tid med endast information från pixlar i samband med det objektet etikett. Tidigare försök att hantera dynamiska scener har typiskt sett betraktat rörliga regioner som avvikande, och därför modellerar inte deras form eller spårar deras rörelse över tiden. Däremot gör vi det möjligt för roboten att underhålla 3D-modeller för vart och ett av de segmenterade objekten och förbättra dem med tiden genom fusion. Som ett resultat, vårt system kan göra det möjligt för en robot att upprätthålla en scenbeskrivning på objektnivå som har potential att tillåta interaktioner med sin arbetsmiljö, även när det gäller dynamiska scener.
Co-Fusion segment scenen i olika objekt samtidigt spår och rekonstruerar sin 3D-form REF.
Co-Fusion: Real-time Segmentation, Tracking and Fusion of Multiple Objects
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}