动态场景下基于视觉同时定位与地图构建技术的多层次语义地图构建方法

来源：电子与信息学报杂志2023年第5期北京时间：

作者：梅天灿, 秦宇晟, 杨宏, 高智, 李皓冉

单位：1.武汉大学电子信息学院 武汉 4300722.中国科学院空天信息创新研究院 北京 1001903.武汉大学遥感信息与工程学院 武汉 430079

摘要：为提高视觉同时定位与地图构建(SLAM)技术的环境适应性和语义信息理解能力，该文提出一种可以在动态场景下实现多层次语义地图构建的视觉SLAM方案。首先利用被迫移动物体与动态目标间的空间位置关系，并结合目标检测网络和光流约束判断真正的动态目标，从而剔除动态特征点；其次提出一种基于超体素的快速点云分割方案，将基于静态区域构建的3维地图进行优化，构建了物体级的点云语义地图；同时构建的语义地图可以提供更高精度的训练数据样本，进一步用来提升目标检测网络性能。在TUM和ICL-NUIM数据集上的实验结果表明，该方法在定位精度上远优于目前主流的动态场景下的视觉SLAM方案，证明了该方法在高动态场景中具有较好的稳定性和鲁棒性；在建图精度和质量上，经过将重建的不同种类地图与各个现有方法进行比较，验证了提出的多层次语义地图构建的方法在静态和高动态场景中的有效性与适用性。

关键词：视觉同时定位与地图构建技术, 语义建图, 动态场景, 点云分割, 目标检测

基金资助：湖北省自然科学基金(2021CFA088)