一种用于扩展与增强视觉SLAM的在线语义建图系统
机器人学
2022-03-25 v1 人工智能
计算机视觉与模式识别
摘要
我们提出了一种面向移动视觉系统的实时语义建图方法，其包含从2D到3D的目标检测流水线以及对生成路标的快速数据关联。除语义地图增强外，相关检测结果还作为语义约束被进一步引入同时定位与建图（SLAM）系统以进行位姿校正。通过这种方式，我们能够生成额外的有意义信息以支持高层任务，同时利用目标检测的视角不变性来提高里程计估计的精度与鲁棒性。我们提出局部关联目标观测的tracklet以处理歧义与错误预测，并采用基于不确定性的贪心关联方案以加快处理速度。我们的系统具备实时能力，平均迭代时长为65 ms，并在公开数据集上将最先进SLAM的位姿估计提升了最高68%。此外，我们将该方法实现为一个模块化的ROS包，可便捷地集成到任意基于图的SLAM方法中。
引用
@article{arxiv.2203.03944,
title = {An Online Semantic Mapping System for Extending and Enhancing Visual SLAM},
author = {Thorsten Hempel and Ayoub Al-Hamadi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.03944},
year = {2022}
}
备注
Accepted by Engineering Applications of Artificial Intelligence, Elsevier, 7 Mar 2022