几何约束 动态slam
时间: 2023-09-14 19:05:28 浏览: 82
几何约束动态SLAM是一种SLAM(Simultaneous Localization and Mapping,同时定位与建图)算法,它结合了几何约束和动态场景的信息来实现精确的定位和建图。该方法的核心思想是利用几何约束来区分静态特征点和动态特征点,并将动态特征点进行剔除,以避免它们对定位和建图的干扰。引用提到了该方法在前端只提取静态特征点来进行定位,在动态特征点较少的情况下可以提高定位的精度。
一种改进的方法是引用中提到的,在基于ORB-SLAM2的基础上,采用yolov5网络进行语义分割,将图像分割为动态区域和静态区域。然后利用几何约束剔除真正的动态区域,避免过度的剔除问题。这种方法解决了直接剔除动态区域导致特征点不足的问题。
几何约束动态SLAM算法的发展还有很多值得挖掘的地方,比如引用提到的将几何约束与静态语义信息相结合,来避免动态特征点过多、语义信息不足的问题。这种结合可以进一步提高定位和建图的精度。
总的来说,几何约束动态SLAM算法通过利用几何约束和动态场景的信息,可以提高SLAM系统的定位和建图的精度,并且还有很多创新点和进一步研究的空间。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>
相关问题
orbslam2采用了光流法还是极几何约束
ORB-SLAM2采用了基于特征点的视觉里程计技术,其中使用ORB特征点描述子进行特征点匹配,并采用基于极线约束的相对位姿估计和基于三角化的绝对位姿估计。因此,ORB-SLAM2同时利用了光流法和极几何约束来实现鲁棒的SLAM(Simultaneous Localization and Mapping,即同时定位和地图构建)功能。
orbslam2中的RGB采用了光流法还是极几何约束
ORB-SLAM2采用了基于特征点的方法进行相机姿态估计和三维重建,其中包括了光流法和极几何约束。具体地说,ORB-SLAM2使用光流法来预测相邻帧之间的相机运动,并使用极几何约束来恢复相机位姿和三维点云。光流法可以通过对相邻帧中的像素进行跟踪,从而获得它们之间的运动信息,但其对深度信息不敏感。极几何约束则利用了两个视角下的对应点的极线约束、三角测量约束等信息,可以更精确地恢复相机位姿和三维点云。因此,ORB-SLAM2综合了光流法和极几何约束,以提高姿态估计和三维重建的精度和鲁棒性。
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