动态环境下融合语义信息的视觉SLAM算法研究

目录

声明

第 1 章 绪 论

1.1 课题研究背景及意义

1.2 国内外研究现状分析

1.2.1 视觉SLAM研究现状

1.2.2 动态环境下视觉SLAM研究现状

1.2.3 动态环境下语义SLAM研究现状

1.3 课题来源和研究内容

第 2 章 动态环境下移动物体分割

2.1 引言

2.2 相机成像模型

2.2.1 针孔相机模型

2.2.2 畸变模型

2.2.3 深度相机标定

2.3 光流追踪与语义分割

2.3.1 Lucas–Kanade光流法

2.3.2 Mask R-CNN

2.4 场景动态目标检测

2.4.1 静态点与动态点分离

2.4.2 动态目标分割

2.4.3 实验研究

2.5 本章小结

第 3 章 动态场景下的鲁棒视觉SLAM

3.1 引言

3.2 位姿初始化及特征匹配

3.2.1 位姿初始化

3.2.2 特征点追踪

3.3 稠密重建

3.4 实验研究

3.5 本章小结

第 4 章 动态场景下基于动态概率融合的视觉SLAM

4.1 引言

4.2 基于概率融合的动态目标检测

4.2.1 SegNet网络

4.2.2 动态点检测

4.2.3 动态概率融合

4.3 TSDF算法

4.4 实验研究

4.4.1 动态目标检测及动态特征移除

4.4.2 系统性能分析

4.4.3 系统优化分析

4.5 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果

致谢