Current techniques in visual simultaneous localization and mapping (vslam)
estimate camera displacement by comparing image features of consecutive scenes.
These algorithms depend on scene continuity, hence requir
本文提出一种名为 DS-SLAM 的鲁棒的语义视觉 SLAM 方法，旨在解决动态环境下的 SLAM 问题，通过将语义分割网络与运动一致性检查方法相结合，提高了在动态环境下的本地化精度，同时生成了一个稠密的语义八叉树地图，可用于高级任务中。经过多组测试，DS-SLAM 的绝对轨迹精度比 ORB-SLAM2 提高了一个数量级，是当前高动态环境下最先进的 SLAM 系统之一。
本文提出了一种移动视觉系统的实时语义地图构建方法，采用 2D 到 3D 对象检测流程和快速数据关联，将关联检测作为语义约束引入 SLAM 系统进行姿态校正，通过本文提出的观测对象局部关联处理和基于不确定性贪心关联的方案，平均迭代时间达到了 65ms，实验结果表明在公共数据集上能够使现有的 SLAM 系统姿态估计提高 68％。