IEEE Robotics and Automation Letters· 2018Q1
DynaSLAM: Dinamik Sahne Takibi, Haritalama ve İç Boyama
DynaSLAM: Tracking, Mapping, and Inpainting in Dynamic Scenes
- 1.181atıf
- Q1SCImago
- 2018yıl
Kısa özet
DynaSLAM, dinamik nesneleri algılayan ve arka planı iç boyayan görsel bir SLAM sistemi olup, dinamik senaryolarda standart SLAM taban çizgilerini aşarak doğrulukta üstünlük sağlamaktadır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- DynaSLAM, görsel SLAM sistemlerine dinamik nesne algılama ve arka plan iç boyama yetenekleri entegre eder.
- Monoküler, stereo ve RGB-D konfigürasyonlarını destekler ve hareketli nesneleri çoklu görünüm geometrisi ve/veya derin öğrenme ile algılar.
- Sistem, statik harita oluşturmayı ve dinamik nesneler tarafından engellenen alanların iç boyanmasını sağlar.
- DynaSLAM, yüksek dinamik ortamlarda standart görsel SLAM taban çizgilerine kıyasla üstün doğruluk gösterir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
The assumption of scene rigidity is typical in SLAM algorithms. Such a strong assumption limits the use of most visual SLAM systems in populated real-world environments, which are the target of several relevant applications like service robotics or autonomous vehicles. In this letter we present DynaSLAM, a visual SLAM system that, building on ORB-SLAM2, adds the capabilities of dynamic object detection and background inpainting. DynaSLAM is robust in dynamic scenarios for monocular, stereo, and RGB-D configurations. We are capable of detecting the moving objects either by multiview geometry, deep learning, or both. Having a static map of the scene allows inpainting the frame background that has been occluded by such dynamic objects. We evaluate our system in public monocular, stereo, and RGB-D datasets. We study the impact of several accuracy/speed trade-offs to assess the limits of the proposed methodology. DynaSLAM outperforms the accuracy of standard visual SLAM baselines in highly dynamic scenarios. And it also estimates a map of the static parts of the scene, which is a must for long-term applications in real-world environments.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. IEEE Robotics and Automation Letters, 2018 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Havacılık ve Uzay Mühendisliği
Aerospace EngineeringEngineering