GS-SLAM: Система реального времени SLAM на основе семантического усиления и 3D гауссовского спрея
摘要
Для повышения устойчивости позиционирования беспилотных платформ в динамической боевой среде, качества реконструкции сцены и способности к визуализации в реальном времени. В связи с двойной проблемой традиционных алгоритмов одновременной локализации и построения карты (Simultaneous Localization and Mapping, SLAM) — отклонение позиционирования в динамических условиях и неспособность разреженных облаков точек или воксельных карт обеспечить высококачественную 3D-визуализацию и рендеринг — предложена система GS-SLAM, объединяющая устойчивый динамический семантический фронтенд и 3D гауссовский спрей-бэкенд для реального времени. Фронтенд использует облегчённый алгоритм SOLOv2 на основе улучшенной основы MobileNetV2 для реализации семантической сегментации в реальном времени; на его основе предлагается ограничение эпиполярной согласованности на трёх кадрах и двухпороговое геометрическое ограничение для деградированных сцен, создаётся механизм компенсации пропусков на базе предположения о равномерном движении и 3D проекции контуров, что позволяет эффективно исключать динамические ключевые точки. Бэкенд включает независимую асинхронную 3D гауссовскую потоковую карту и стратегию слияния динамических масок в скользящем окне для временной статистики множественных семантических и геометрических детекций; построен адаптивный механизм выбора, объединяющий количество совпадающих точек и устойчивость отслеживания, для фильтрации ключевых кадров высокого качества и построения статической 3D гауссовской модели в динамичных сценах, обеспечивая обработку и высококачественный рендеринг в реальном времени. Эксперименты показывают, что в условиях динамичных последовательностей набора данных TUM абсолютная ошибка траектории значительно снижается по сравнению с оригинальным ORB-SLAM2 (снижена более чем на 99%), а относительная ошибка положения - более чем на 93%; также достигнуты хорошие результаты на наборе данных Bonn; по точности позиционирования превосходит современные алгоритмы.
关键词
3D гауссовский спрей; динамическая среда; семантическая сегментация; удаление динамических признаков; компенсация пропусков
以上内容由讯飞翻译自动生成，翻译内容仅供参考。对于因使用本网站翻译内容产生的相关后果，本网站不承担任何商业和法律责任。
The above content is generated by Large Model Translation. The translated content is for reference only. We do not assume any commercial or legal responsibilty for any consequences arising from the use of our website