文档名：面向动态环境的视觉惯性定位方法
摘要：针对传统的视觉惯性里程计在动态环境下定位精度低和系统鲁棒性差等问题,提出了面向动态环境的视觉惯性定位方法.首先,利用语义分割提取环境中的语义信息,借助环境先验信息识别出动态物体.同时,采用深度生成网络对动态物体区域进行背景修复,生成只包含静态场景的图像,并将生成的图像用于后续的特征提取和跟踪,以减弱动态物体的影响.后端构建了紧耦合的图优化模型,将视觉数据与IMU数据相互融合,在滑动窗口中以非线性优化的方式估计位姿.实验结果表明,方法可以有效降低动态物体对定位的影响,提高系统的定位精度和鲁棒性.
Abstract：Aimingattheproblemsoflowpositioningaccuracyandpoorsystemrobustnessoftraditionalvisual-inertialodometryindy-namicenvironment,avisual-inertialpositioningmethodfordynamicenvironmentisproposed.Firstly,semanticinformationintheenvi-ronmentisextractedbysemanticsegmentation,anddynamicobjectsareidentifiedwiththehelpofenvironmentalpriorinformation.Meanwhile,thebackgroundofdynamicobjectregionsisrepairedtogenerateimagescontainingonlystaticscenesbydeepgenerativenetwork,andthegeneratedimagesareusedforsubsequentfeatureextractionandtrackingtoattenuatetheinfluenceofdynamicobjects.Theback-endbuildsatightly-coupledgraphoptimizationmodel,whichfusesvisualdataandIMUdata,andestimatestheposeinaslid-ingwindowwithnon-linearoptimization.Theexperimentalresultsshowthattheproposedmethodcaneffectivelyreducetheinfluenceofdynamicobjectsonpositioning,andimprovethepositioningaccuracyandrobustnessofthesystem.
作者：付明磊 卫宁伟 金宇强 张文安 张逸婷 刘彪 PRAKAPOVICHRyhor SYCHOUUladzislau Author：FUMinglei WEINingwei JINYuqiang ZHANGWenan ZHANGYiting LIUBiao PRAKAPOVICHRyhor SYCHOUUladzislau
作者单位：浙江工业大学信息工程学院,浙江杭州310023白俄罗斯国家科学院信息学问题联合研究所,白俄罗斯明斯克市220012
刊名：传感技术学报
Journal：ChineseJournalofSensorsandActuators
年，卷(期)：2024, 37(2)
分类号：TP242
关键词：同步定位与地图构建 视觉惯性里程计 动态场景 区域修复
Keywords：simultaneouslocalizationandmapping(SLAM) visual-inertialodometry dynamicenvironmentregioninpainting
机标分类号：TP391.41TP273.4TN967.1
在线出版日期：2024年3月28日
基金项目：国家自然科学基金面向动态环境的视觉惯性定位方法[
期刊论文] 传感技术学报--2024, 37(2)付明磊 卫宁伟 金宇强 张文安 张逸婷 刘彪 PRAKAPOVICHRyhor SYCHOUUladzislau针对传统的视觉惯性里程计在动态环境下定位精度低和系统鲁棒性差等问题,提出了面向动态环境的视觉惯性定位方法.首先,利用语义分割提取环境中的语义信息,借助环境先验信息识别出动态物体.同时,采用深度生成网络对动态物...参考文献和引证文献
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