面向含大型动态物体的室外施工现场的层级掩蔽与运动状态分类立体相机视觉 SLAM
机器人学
2021-01-19 v1
摘要
在现代施工现场，利用 GNSS（全球导航卫星系统）测量工程机械的实时位置与朝向（即位姿）并对其进行导航十分常见。然而，GNSS 并非总可用。用车载相机与视觉同步定位与建图（视觉 SLAM）替代 GNSS 来导航机械是一种经济高效的方案。但施工现场中，多台工程机械通常协同且并肩作业，导致相机视野中出现大型动态遮挡。标准视觉 SLAM 无法很好处理大型动态遮挡。本文中，我们提出一种运动分割方法，以从拥挤动态场景中高效提取静态部分，从而实现相机自运动的鲁棒跟踪。我们的方法利用语义信息结合物体级几何约束，快速检测场景的静态部分。随后，我们参考静态部分执行由粗到精的两步自运动跟踪。这形成了一种新颖的动态视觉 SLAM 架构。我们基于 ORB-SLAM2 及从真实施工现场采集的数据集通过实际实现测试了我们的方案。结果表明，当标准视觉 SLAM 失效时，我们的方法仍能实时保持精确的相机自运动跟踪。与最先进的动态视觉 SLAM 方法相比，我们的方法展现出卓越的效率与具竞争力的轨迹精度。
引用
@article{arxiv.2101.06563,
title = {Stereo Camera Visual SLAM with Hierarchical Masking and Motion-state Classification at Outdoor Construction Sites Containing Large Dynamic Objects},
author = {Runqiu Bao and Ren Komatsu and Renato Miyagusuku and Masaki Chino and Atsushi Yamashita and Hajime Asama},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.06563},
year = {2021}
}
备注
This is an Accepted Manuscript of an article published by Taylor & Francis in Advanced Robotics on Jan. 11th, 2021, available online: https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/01691864.2020.1869586 [Article DOI:10.1080/01691864.2020.1869586]