SLAM论文速递：经典动态SLAM解析—（2021）DP-SLAM:面向动态环境的移动概率视觉SLAM

SLAM论文速递：经典动态SLAM解析—（2021）DP-SLAM:面向动态环境的移动概率视觉SLAM—5.08（1）

news2025/1/14 18:06:35

论文信息

题目：

DP-SLAM:A visual SLAM with moving probability towards dynamic environments
DP-SLAM:面向动态环境的移动概率视觉SLAM

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发表期刊：

摘要

文中提出了一种基于稀疏特征的视觉SLAM (DP-SLAM)算法，该算法基于动态概率传播模型进行关键点检测。概率表示一个关键点位于移动对象上的可能性。该方法结合几何约束和语义分割的结果，在贝叶斯概率能力估计框架中跟踪动态关键点。将该方法集成到ORB SLAM2系统的前端，作为预处理阶段，过滤出与移动物体相关的关键点。此外，对被检测到的动态物体遮挡的帧背景进行修复，有利于虚拟现实、增强现实等应用。

内容简介

因此，这些SLAM系统在动态环境中的性能严重依赖于CNN的分割精度。然而，在一般环境下仅使用CNN工具获得稳定和精确的语义分割结果仍然具有挑战性。针对该问题，结合几何模型和深度学习算法，提出一种动态关键点检测的移动概率传播模型。本文将运动关键点检测定义为运动去除。本文方法的主要贡献总结如下:

1)提出一种新的运动去除方法，实时传播每个关键点的运动概率。运动概率传播方法克服了几何约束和语义信息的偏差，提高了视觉SLAM系统的准确性和鲁棒性。
2)利用静态信息修复被遮挡的背景，得到无动态内容的合成RGB帧和对应的深度帧，有利于虚拟现实应用。

我们的运动去除方法的思想很简单。1显示了我们方法的流程图。该方法作为预处理阶段，过滤与移动对象相关的数据，从而减少SLAM前端中的错误数据关联。如图2所示，该方法结合了几何模型和语义分割来去除运动。将几何模型和语义分割的结果转化为观测概率。将前一帧中关键点的移动概率作为先验概率;基于贝叶斯定理，根据观测概率和先验概率更新关键点的移动概率。然后剔除高移动概率(大于0.5)的关键点，使SLAM算法在后期的位姿跟踪和建图过程中无法保留它们;此外，为了提高动态环境下的建图性能，本文通过融合多帧识别出的静态点来修复被遮挡的背景，这有助于SLAM系统后端的闭环和建图算法。
在这里插入图片描述

针对动态环境下的RGB-D SLAM问题，提出一种基于ORB-SLAM2的运动去除方法。结合几何模型和语义分割，提出一种运动概率传播模型来缓解动静态关键点的误分类问题，并将其集成到视觉SLAM系统中，提高其对动态环境的适应能力。针对视觉几何约束和语义引导建模中存在的不确定性，提出了一种概率框架对它们进行建模和融合。通过引入更多的视觉约束或更强大的cnn进行语义分割，仍然可以提高性能。本文工作是为基于稀疏特征的视觉SLAM系统设计的。未来，基于所提出的框架，旨在开发一种运动去除方法，以帮助密集点云地图方法在动态环境中表现良好，因为密集点云地图对移动机器人导航更有意义。

来自ChatGPT4的论文解读

论文解读：

题目：DP-SLAM: A visual SLAM with moving probability towards dynamic environments

方法：本文提出了一种名为DP-SLAM的稀疏特征点基础视觉SLAM方法，采用动态关键点检测的移动概率传播模型。该模型结合几何约束和语义分割的结果，在贝叶斯概率估计框架下跟踪动态关键点。将该方法集成到ORB SLAM2系统的前端，作为过滤与移动对象相关的关键点的预处理阶段。此外，通过合成填充被动态对象遮挡的帧背景，为虚拟现实和增强现实等应用提供便利。

创新点：

提出了一种实时传播每个关键点移动概率的新颖动态移除方法，结合几何约束和深度学习方法，提高视觉SLAM系统的准确性和鲁棒性。
利用静态信息填充被遮挡的背景，生成无动态内容的合成RGB帧及其相应的合成深度帧，有益于虚拟现实应用。
将所提出的动态移除方法集成到ORB-SLAM2系统中，并在TUM RGB-D基准数据集上进行评估和方法比较。

优点：

能够有效地在动态环境下进行SLAM，提高了ORB-SLAM2系统的鲁棒性和精度。
结合几何模型和语义分割，缓解动态关键点和静态关键点之间的误分类问题。
通过合成填充遮挡背景，有助于SLAM系统的闭环检测和后端地图构建。

缺点：

对于更精确的语义分割结果，还需要引入更多视觉约束或更强大的CNN。
当前的工作仅适用于基于稀疏特征点的视觉SLAM系统。

可以尝试的改进和创新点：

尝试引入更多视觉约束或改进CNN，以提高语义分割的准确性。
将该方法扩展到基于密集点云地图的SLAM系统，因为密集点云地图对移动机器人导航更具有意义。
结合IMU数据，以进一步提高动态环境中特征点处理的准确性。

关于基于视觉的动态SLAM论文，您可以根据上述解读的内容，结合IMU数据进一步提高动态概率传播模型的准确性。在实现细节方面，我会在实现细节方面，我会提供专业建议。以下是您可以尝试的改进和创新点：

在动态概率传播模型中结合IMU数据：IMU数据可以提供关于运动传感器（如加速度计和陀螺仪）的信息，有助于更准确地估计相邻帧之间的相对位姿变化。将IMU数据与视觉特征信息相结合，可以提高动态关键点检测的精确性，从而提高SLAM算法的鲁棒性。
开发一个端到端的深度学习模型：您可以探索利用深度学习模型，如CNN和RNN，来自动检测和跟踪动态关键点。这样的模型可以同时考虑几何约束、语义信息和IMU数据，从而实现更准确的动态对象检测。
在视觉SLAM系统中实现密集地图重建：您可以尝试将所提出的方法扩展到基于密集点云地图的SLAM系统，这将使您的SLAM算法更具实用性，因为密集点云地图对移动机器人导航更具有意义。
引入多模态数据：为了提高SLAM系统在复杂动态环境下的性能，可以尝试引入其他模态数据，如激光雷达或声纳数据。这将有助于提高系统的鲁棒性和准确性，特别是在视觉数据质量较差的情况下。

在撰写论文时，请确保详细介绍您的方法和实验设置，以便其他研究人员可以重现您的工作。同时，分析和讨论实验结果，强调您的方法在动态环境下SLAM性能上的改进，以及与现有技术的比较。最后，总结您的工作，并讨论潜在的未来研究方向。