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国内刊号：21-1137/TP
国际刊号：1002-0446
发布日期:
作者：姚二亮, 张合新, 宋海涛, 张国良
关键词：同时定位与地图创建, 语义信息, 动态环境, 距离变换, 边缘一致性
为解决动态环境中视觉定位精度下降、鲁棒性不足的问题，并改善构建的环境地图，提出一种基于语义信息和边缘一致性的鲁棒同时定位与地图创建（SLAM）算法．首先使用YOLOv3算法获取环境语义信息，得到初步的图像语义动静态分割．而后使用基于图像中边缘的距离变换误差和光度误差的一致性评估，进一步对图像的动静态区域进行细分，并利用连通区域分析和漏洞修补算法修正动态区域．使用图像非动态区域的特征点进行特征匹配，利用非线性优化算法最小化特征点的重投影误差，得到优化的相机位姿．利用特征点共视性和动静态区域面积进行绘图关键帧的选取，从而构建不包含动态物体信息的静态环境地图．公开数据集中高动态环境的实验表明，本文算法能够准确地区分图像中的动静态信息，完成动态环境下的精确定位与地图构建任务．并且本文算法在纯静态环境下不存在定位精度下降的情况．
来源：2019年第6期
《机器人》期刊编辑部
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