实时构建三维语义地图在动态环境下的算法研究

"动态环境下的语义地图构建" 语义地图构建是移动机器人导航和路径规划等任务中的关键技术。如何实时地构建三维语义地图尤为重要。当前同时定位和地图构建（SLAM）算法在一些场景下能够达到良好的性能，但是在动态环境下如何处理动态物体获得较高的定位精度，理解周围场景中存在物体及其位置信息等问题仍然没有很好的解决。 本文提出了一种可在动态环境下构建语义地图的算法。该算法在ORB-SLAM2上进行改进，在跟踪线程中加入动静点检测算法，剔除检测为动态的特征点，提高了动态环境下的定位精度，添加目标检测线程对关键图像进行目标检测，在地图构建线程中加入Octo-Map稠密地图构建，同时根据检测结果构建3D目标数据库。 本文的主要贡献在于： 1. 提出了一个基于ORB-SLAM2的动态环境语义地图构建算法，该算法可以实时地构建三维语义地图，提高了动态环境下的定位精度。 2. 引入了动静点检测算法来剔除动态特征点，提高了算法的鲁棒性和实时性。 3. 添加了目标检测线程来检测关键图像中的目标，提高了算法的检测精度。 4. 使用Octo-Map稠密地图构建来提高地图的精度和实时性。 5. 构建了3D目标数据库来存储检测结果，提高了算法的实时性和精度。 实验结果表明，本文提出的算法可以在动态环境下实时地构建三维语义地图，提高了定位精度和检测精度，具有较高的实时性和鲁棒性。 知识点： 1. 语义地图构建：语义地图构建是移动机器人导航和路径规划等任务中的关键技术，旨在实时地构建三维语义地图。 2. 同时定位和地图构建（SLAM）：SLAM算法可以实时地构建三维语义地图，但是在动态环境下需要改进来处理动态物体。 3. 动静点检测：动静点检测算法可以剔除动态特征点，提高了算法的鲁棒性和实时性。 4. 目标检测：目标检测算法可以检测关键图像中的目标，提高了算法的检测精度。 5. Octo-Map稠密地图构建：Octo-Map稠密地图构建可以提高地图的精度和实时性。 6. 3D目标数据库：3D目标数据库可以存储检测结果，提高了算法的实时性和精度。 本文提出了一种基于ORB-SLAM2的动态环境语义地图构建算法，该算法可以实时地构建三维语义地图，提高了动态环境下的定位精度和检测精度，具有较高的实时性和鲁棒性。