SLAM algorithm is based on the static assumption of environment. Therefore, the dynamic factors in the environment will have a great impact on the matching points due to violating this assumption, and then directly affect the accuracy of subsequent camera pose estimation. Recently, some related works generally use the combination of semantic constraints and geometric constraints to deal with dynamic objects, but there are some problems, such as poor real-time performance, easy to treat people as rigid bodies, and poor performance in low dynamic scenes. In this paper, a dynamic scene oriented visual SLAM algorithm based on target detection and static probability named DYP-SLAM is proposed. The algorithm combines semantic constraints and geometric constraints to calculate the static probability of objects, keypoints and map points, and takes them as weights to participate in camera pose estimation. The proposed algorithm is evaluated on the public dataset and compared with a variety of advanced algorithms. It has achieved the best results in almost all low dynamics and high dynamic scenarios, and showing quite high real-time.


翻译:SLAM算法基于对环境的静态假设。 因此, 环境中的动态因素将因违反这一假设而对匹配点产生巨大影响, 并直接影响到随后摄像机的准确性。 最近, 一些相关作品通常使用语义限制和几何限制的结合处理动态物体, 但存在一些问题, 如实时性能差, 容易将人作为僵硬身体对待, 以及低动态场景的性能差。 在本文中, 提议了一种动态场景导向视觉SLAM算法, 以目标检测和静态概率为基础, 名为 DYP- SLAM 。 该算法将语义限制和几何限制结合起来, 以计算天体、 关键点和地图点的静态概率, 并把它们作为参与摄像头的权重。 拟议的算法在公共数据集上进行评估, 并与各种先进的算法进行比较。 它在几乎所有低动态和高动态情景中取得了最佳效果, 并显示相当高实时。

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