論文の概要: D2SLAM: Semantic visual SLAM based on the influence of Depth for Dynamic environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08647v1
• Date: Sun, 16 Oct 2022 22:13:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-18 20:56:17.238279
• Title: D2SLAM: Semantic visual SLAM based on the influence of Depth for Dynamic environments
• Title（参考訳）: D2SLAM:動的環境に対する深さの影響に基づく意味的視覚SLAM
• Authors: Ayman Beghdadi and Malik Mallem and Lotfi Beji
• Abstract要約: 一般化とシーン認識に欠ける動的要素を決定するための新しい手法を提案する。 我々は,幾何学的および意味的モジュールからの推定精度を向上するシーン深度情報を用いる。 その結果, 動的環境における正確な位置推定とマッピングを行う上で, 提案手法の有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.483420384410068
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Taking into account the dynamics of the scene is the most effective solution to obtain an accurate perception of unknown environments within the framework of a real autonomous robotic application. Many works have attempted to address the non-rigid scene assumption by taking advantage of deep learning advancements. Most new methods combine geometric and semantic approaches to determine dynamic elements that lack generalization and scene awareness. We propose a novel approach that overcomes the limitations of these methods by using scene depth information that refines the accuracy of estimates from geometric and semantic modules. In addition, the depth information is used to determine an area of influence of dynamic objects through our Objects Interaction module that estimates the state of both non-matched keypoints and out of segmented region keypoints. The obtained results demonstrate the efficacy of the proposed method in providing accurate localization and mapping in dynamic environments.
• Abstract（参考訳）: シーンのダイナミクスを考慮に入れれば、実際の自律ロボットアプリケーションのフレームワーク内で未知の環境を正確に認識するための最も効果的なソリューションである。 多くの研究は、深層学習の進歩を生かして、非厳密な場面の仮定に対処しようと試みてきた。 多くの新しい手法は幾何学的手法と意味論的手法を組み合わせて、一般化とシーン認識を欠いた動的要素を決定する。 本稿では,これらの手法の限界を克服する新しい手法として,幾何学的および意味的モジュールから推定の精度を向上させるシーン奥行き情報を用いた手法を提案する。 さらに、奥行き情報は、非マッチングキーポイントとセグメント化された領域キーポイントの両方の状態を推定するObjects Interactionモジュールを通して、動的オブジェクトの影響領域を決定するために使用されます。 その結果,動的環境における正確な位置推定とマッピングを実現するための提案手法の有効性が示された。

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