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La mayora de los algoritmos visuales actuales de localizacin y mapeo simultneos (SLAM) se disean partiendo del supuesto de un entorno esttico, y su robustez y precisin en el entorno dinmico no se comportan bien. La razn es que los objetos en movimiento en la escena provocarn el desajuste de las caractersticas en el proceso de estimacin de la pose, lo que afectar an ms a su precisin de posicionamiento y mapeo. Mientras tanto, el mapa semntico tridimensional desempea un papel clave en la navegacin de robots mviles, la planificacin de trayectorias y otras tareas. En este artculo presentamos OFM-SLAM: Optical Flow combining MASK-RCNN SLAM, un novedoso SLAM visual para el mapeo semntico en entornos dinmicos de interior. En primer lugar, utilizamos la red Mask-RCNN para detectar posibles objetos en movimiento que pueden generar mscaras de objetos dinmicos. En segundo lugar, se adopta un mtodo de flujo ptico para detectar puntos de caractersticas dinmicas. A continuacin, combinamos el mtodo de flujo ptico y la red MASK-RCNN para la seleccin completa de puntos dinmicos, y el sistema SLAM es capaz de realizar un seguimiento sin estos puntos dinmicos. Por ltimo, las etiquetas semnticas obtenidas de MASK-RCNN se asignan a la nube de puntos para generar un mapa semntico tridimensional que slo contiene las partes estticas de las escenas y su informacin semntica. Evaluamos nuestro sistema en conjuntos de datos pblicos de TUM. Los resultados de nuestros experimentos demuestran que nuestro sistema es ms eficaz en escenarios dinmicos, y el OFM-SLAM puede estimar la pose de la cmara con mayor precisin y adquirir una localizacin ms precisa en el entorno altamente dinmico.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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