计算机应用

作者：郑思诚, 孔令华, 游通飞, 易定容

单位：1. 福建工程学院 机械与汽车工程学院, 福州 350118;2. 数字福建工业制造物联网实验室(福建工程学院), 福州 350118;3. 华侨大学 机电及自动化学院, 福建 厦门 361021

关键词：视觉同步定位与地图构建,语义信息,目标检测算法,特征点,动态环境

基金：国家自然科学基金面上项目（51775200）。

针对应用场景中存在的运动物体会降低视觉同步定位与地图构建（SLAM）系统的定位精度和鲁棒性的问题，提出一种基于语义信息的动态环境下的视觉SLAM算法。首先，将传统视觉SLAM前端与YOLOv4目标检测算法相结合，在对输入图像进行ORB特征提取的同时，对该图像进行语义分割；然后，判断目标类型以获得动态目标在图像中的区域，剔除分布在动态物体上的特征点；最后，使用处理后的特征点与相邻帧进行帧间匹配来求解相机位姿。实验采用TUM数据集进行测试，测试结果表明，所提算法相较于ORB-SLAM2在高动态环境下在位姿估计精度上提升了96.78%，同时该算法的跟踪线程处理一帧的平均耗时为0.065 5 s，相较于其他应用在动态环境下的SLAM算法耗时最短。实验结果表明，所提算法能够实现在动态环境中的实时精确定位与建图。

来源：2021年第10期

《计算机应用》期刊编辑部

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