Курсовая работа: Метод одновременной навигации и составления карты по видео изображению (SLAM) для автономных роботов на ТРИК

Оглавление















3

Введение

Задача одновременной локализации и построения карты (SLAM) для однокамерного зрения может считаться решенной в случае, когда наблюдается неподвижная сцена. Современные методы игнорируют на-блюдаемые динамические объекты, хотя в ряде приложений (например,

• навигации и управлении мобильными роботами) реконструкция их траектории представляет интерес. В этой работе описываются новые алгоритмы для реконструкции траекторий динамических объектов, а также сравниваются алгоритмы детекции точек динамических объек-тов. Новые алгоритмы используются на основе траекторий движения камеры, полученных с помощью наиболее точной и современной од-нокамерной SLAM-системы ORB-SLAM. В работе также предлагается собственный набор данных для тестирования подобных алгоритмов, со-зданный с помощью контроллера ТРИК, содержащий один динамиче-ский объект, движущийся на фоне статической сцены, имеющий наряду с цветными кадрами карты глубин для определения точности работы алгоритмов реконструкции траекторий динамических объектов.

• последние годы появился ряд однокамерных систем одновремен-ной локализации и построения карты (SLAM), работающих в реальном времени, работоспособных на значительном числе видеозаписей из от-крытых наборов данных разной степени сложности, снятых с помощью ручных и установленных на мобильные роботы камер, при этом полу-чены высокие результаты по точности построения карты и воссоздания траектории движения камеры.

На практике, однако, зачастую используются системы на основе сте-реокамер или RGB-D сенсоров. Важную роль в объяснении этого факта может играть отсутствие возможностей в современных однокамерных системах SLAM для реконструкции траекторий динамических объек-тов. Существуют отдельные опубликованные