基于目标检测网络的动态场景下视觉SLAM优化

摘要

为了降低动态环境对同时定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)位姿估计的干扰,提出一种将目标检测网络与ORB-SLAM2系统结合的方法.在帧间估计阶段,使用目标检测网络获取当前帧的语义信息,得到潜在可移动物体边界框,结合深度图像并根据最大类间方差算法分割出边界框内前景,把落在前景中的动态特征点剔除,利用剩下的特征点估计位姿.在回环检测阶段,利用边界框构建图像语义特征,并与历史帧比较,查询相似关键帧,与视觉词袋法相比,该方法查询速度快,内存占用少.在TUM Techni数据集上进行测试,结果表明该方法可以有效提高ORB-SLAM2在高动态场景中的性能.