融合语义信息的视觉惯性SLAM算法
Visual inertial SLAM algorithm with semantic information fusion
广东工业大学 计算机学院, 广州 510006
摘要
针对传统SLAM(simultaneous localization and mapping)算法在动态环境中会受到动态特征点的影响，导致算法定位精度下降的问题，提出了一种融合语义信息的视觉惯性SLAM算法SF-VINS(Visual inertial navigation system based on semantics fusion)。首先基于VINS-Mono算法框架，将语义分割网络PP-LiteSeg集成到系统前端，并根据语义分割结果去除动态特征点。其次，在后端利用像素语义概率构建语义概率误差约束项，并使用特征点自适应权重，以此提出了新的BA代价函数和相机外参优化策略，提高了状态估计的准确度。最后，为验证该算法的有效性，在VIODE数据集和NTU VIRAL数据集上进行实验。实验结果表明，与目前先进的视觉惯性SLAM算法对比，该算法在动态场景和静态场景的定位精度和鲁棒性均有一定优势。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62102097)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.09.0556
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2024年第41卷 第8期
发布历史
[2024-01-19] 优先出版
引用本文
何铭臻, 何元烈, 胡涛. 融合语义信息的视觉惯性SLAM算法 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (8). (2024-04-10). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2023.09.0556. (He Mingzhen, He Yuanlie, Hu Tao. Visual inertial SLAM algorithm with semantic information fusion [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (8). (2024-04-10). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2023.09.0556. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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