超详细语义视觉SLAM综述

发布网友 发布时间：2024-10-23 04:14

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热心网友 时间：2024-11-05 16:38

在计算机视觉与机器人领域，vSLAM技术取得了显著进步，并在自主机器人导航、AR/VR等多个领域得到应用。然而，在动态复杂环境中，vSLAM的定位效果并不理想。通过结合语义信息，语义vSLAM具备了应对这些问题的能力。本文深入探讨了语义vSLAM的三大关键问题：语义信息的提取与关联、语义信息的应用以及语义vSLAM的优势。

语义vSLAM系统不仅能在建图过程中获取环境中的几何结构信息，还能识别环境中的物体并获取语义信息，以适应复杂环境，执行更智能的任务。与传统vSLAM方法基于静态环境的假设不同，语义vSLAM可以预测动态环境中对象的可移动属性。此外，语义vSLAM还可应用于智能路径规划和导航，例如服务器机器人选择最佳路径来运送物资。

语义vSLAM的框架大致可以分为语义信息提取模块和vSLAM模块。关键在于准确识别环境中的对象。对于语义提取过程，可以将其视为识别图像中感兴趣的对象并获取对象信息的过程。深度学习技术是最有前景的语义提取方法，如CNN和R-CNN。它们的语义提取准确率和实时性可以满足SLAM的要求。

语义vSLAM提取语义信息的常用方法有三种：对象检测、语义分割和实例分割。此外，语义对象关联的处理也非常关键。

语义vSLAM中的对象检测模块可以构建对象级语义图并提高环境理解。目前语义vSLAM中使用的目标检测方法主要分为两类：一阶段法和二阶段法。语义vSLAM通常采用SDD或YOLO系列（YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4）作为一阶段目标检测方法。SSD是一种基于DNN的实时目标检测器，也是一种单级物体检测检测器，可以很好地平衡速度和准确度。因此，一些语义vSLAM工作利用SSD检测静态对象，不考虑动态对象。

语义分割是图像理解的基石技术，它可以给出每类对象对应的准确像素，但不能区分同一类型的不同个体。它在自动驾驶、UAVs和可穿戴设备应用中至关重要。目前在语义vSLAM中使用的语义分割方法基本上都是基于深度学习的方法，例如U-Net、贝叶斯SegNet、PSPNet。

为了检测动态对象实例，语义vSLAM开始使用实例分割方法，获得图像的像素级语义分割。实例分割是对象检测的进一步细化，以实现像素级对象分离。但是，它无法达到与目标检测相同的实时性能。

虽然现阶段三种语义提取方法都可以满足语义vSLAM的基本要求，但语义提取方法在识别准确率和运算速度上还有很大的提升空间，以便有效地融入语义vSLAM系统中。

在许多复杂的环境中，存在动态或被遮挡的对象会影响对象检测的性能。为了解决这些挑战，未来vSLAM和语义提取方法需要相互补充，帮助机器人执行更智能的任务。

语义vSLAM对象关联的作用是将语义对象测量与对象界标准确关联。对象关联的难点在于，当前图像中存在多个具有相同类别、相似外观和邻近位置的对象时，将新对象测量值与地图中现有的3D地标正确关联。

语义信息与SLAM技术是相互促进的两个部分。语义信息与定位和映射相结合可以提高定位和场景理解的准确性。

定位的目的是让机器人在未知环境中获取其方位，即确定其在该环境的世界坐标系中的位置。vSLAM易受环境因素影响，导致定位失败。尽管如此，可以在vSLAM中提取丰富的语义信息，帮助车辆和机器人感知环境中的高级信息。

建图是SLAM的另一个目标。通常，我们希望机器人保存地图，这样机器人在接下来的工作中就不需要重复构建地图，节省大量的计算资源。

SLAM社区在过去的三年里取得了巨大的进步，我们见证了SLAM技术在行业中的过渡阶段。并讨论了SLAM正在进入一个新时代，即鲁棒感知时代。

热心网友 时间：2024-11-05 16:34

在计算机视觉与机器人领域，vSLAM技术取得了显著进步，并在自主机器人导航、AR/VR等多个领域得到应用。然而，在动态复杂环境中，vSLAM的定位效果并不理想。通过结合语义信息，语义vSLAM具备了应对这些问题的能力。本文深入探讨了语义vSLAM的三大关键问题：语义信息的提取与关联、语义信息的应用以及语义vSLAM的优势。

语义vSLAM系统不仅能在建图过程中获取环境中的几何结构信息，还能识别环境中的物体并获取语义信息，以适应复杂环境，执行更智能的任务。与传统vSLAM方法基于静态环境的假设不同，语义vSLAM可以预测动态环境中对象的可移动属性。此外，语义vSLAM还可应用于智能路径规划和导航，例如服务器机器人选择最佳路径来运送物资。

语义vSLAM的框架大致可以分为语义信息提取模块和vSLAM模块。关键在于准确识别环境中的对象。对于语义提取过程，可以将其视为识别图像中感兴趣的对象并获取对象信息的过程。深度学习技术是最有前景的语义提取方法，如CNN和R-CNN。它们的语义提取准确率和实时性可以满足SLAM的要求。

语义vSLAM提取语义信息的常用方法有三种：对象检测、语义分割和实例分割。此外，语义对象关联的处理也非常关键。

语义vSLAM中的对象检测模块可以构建对象级语义图并提高环境理解。目前语义vSLAM中使用的目标检测方法主要分为两类：一阶段法和二阶段法。语义vSLAM通常采用SDD或YOLO系列（YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4）作为一阶段目标检测方法。SSD是一种基于DNN的实时目标检测器，也是一种单级物体检测检测器，可以很好地平衡速度和准确度。因此，一些语义vSLAM工作利用SSD检测静态对象，不考虑动态对象。

语义分割是图像理解的基石技术，它可以给出每类对象对应的准确像素，但不能区分同一类型的不同个体。它在自动驾驶、UAVs和可穿戴设备应用中至关重要。目前在语义vSLAM中使用的语义分割方法基本上都是基于深度学习的方法，例如U-Net、贝叶斯SegNet、PSPNet。

为了检测动态对象实例，语义vSLAM开始使用实例分割方法，获得图像的像素级语义分割。实例分割是对象检测的进一步细化，以实现像素级对象分离。但是，它无法达到与目标检测相同的实时性能。

虽然现阶段三种语义提取方法都可以满足语义vSLAM的基本要求，但语义提取方法在识别准确率和运算速度上还有很大的提升空间，以便有效地融入语义vSLAM系统中。

在许多复杂的环境中，存在动态或被遮挡的对象会影响对象检测的性能。为了解决这些挑战，未来vSLAM和语义提取方法需要相互补充，帮助机器人执行更智能的任务。

语义vSLAM对象关联的作用是将语义对象测量与对象界标准确关联。对象关联的难点在于，当前图像中存在多个具有相同类别、相似外观和邻近位置的对象时，将新对象测量值与地图中现有的3D地标正确关联。

语义信息与SLAM技术是相互促进的两个部分。语义信息与定位和映射相结合可以提高定位和场景理解的准确性。

定位的目的是让机器人在未知环境中获取其方位，即确定其在该环境的世界坐标系中的位置。vSLAM易受环境因素影响，导致定位失败。尽管如此，可以在vSLAM中提取丰富的语义信息，帮助车辆和机器人感知环境中的高级信息。

建图是SLAM的另一个目标。通常，我们希望机器人保存地图，这样机器人在接下来的工作中就不需要重复构建地图，节省大量的计算资源。

SLAM社区在过去的三年里取得了巨大的进步，我们见证了SLAM技术在行业中的过渡阶段。并讨论了SLAM正在进入一个新时代，即鲁棒感知时代。