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公开(公告)号：CN112308921B
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202011241578.8
申请日：2020-11-09
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于语义和几何的联合优化动态SLAM方法，包括：将原始图像进行语义分割及几何分割得到二进制掩模maskseg与二进制掩模maskmvg；计算特征点权重；基于特征点权重确定语义和几何均为静态的特征点；初始化位姿；基于特征点权重对位姿进行优化求解；利用位姿优化的结果检测关键帧，利用关键帧进行局部建图及回环检测。与现有技术相比，本发明重点研究动态环境下的SLAM系统，综合分析几何分割和语义分割的优势与不足，将语义分割结果紧耦合进几何分割，提高动态特征点识别的准确率。此外，本发明提出了特征点权重的概念，基于动态特征点分割的结果初始化权重后，联合优化特征点权重和位姿，在优化相机位姿估计值的同时进一步权衡特征点的动态率。
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公开(公告)号：CN112308921A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011241578.8
申请日：2020-11-09
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于语义和几何的联合优化动态SLAM方法，包括：将原始图像进行语义分割及几何分割得到二进制掩模maskseg与二进制掩模maskmvg；计算特征点权重；基于特征点权重确定语义和几何均为静态的特征点；初始化位姿；基于特征点权重对位姿进行优化求解；利用位姿优化的结果检测关键帧，利用关键帧进行局部建图及回环检测。与现有技术相比，本发明重点研究动态环境下的SLAM系统，综合分析几何分割和语义分割的优势与不足，将语义分割结果紧耦合进几何分割，提高动态特征点识别的准确率。此外，本发明提出了特征点权重的概念，基于动态特征点分割的结果初始化权重后，联合优化特征点权重和位姿，在优化相机位姿估计值的同时进一步权衡特征点的动态率。
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