Multi-level Map Construction for Dynamic Scenes

要約

動的なシーンでは、ビジュアル SLAM でのローカリゼーションとマッピングの両方が大きな課題に直面しています。
近年、数多くの優れた研究成果が、位置特定問題に対する効果的な解決策を提案しています。
しかし、動的なシーンで長期的に一貫したマップを構築することに焦点を当てた優れた作品は不足しており、これがマップのアプリケーションを大きく妨げています。
この問題に対処するために、私たちは動的なシーンに合わせたマルチレベル マップ構築システムを設計しました。
このシステムでは、マルチオブジェクト追跡アルゴリズム、DBSCAN クラスタリング アルゴリズム、深度情報を使用してオブジェクト検出の結果を修正し、静的点群を正確に抽出し、高密度点群マップとオクツリー マップを構築します。
動的シーンに特化した平面マップ構築アルゴリズムを提案します。これには、動的環境における平面の抽出、フィルタリング、データ関連付け、および融合の最適化が含まれ、平面マップが作成されます。
さらに、動的なシーンを対象としたオブジェクト マップ構築アルゴリズムを導入します。これには、オブジェクトのパラメータ化、データの関連付け、更新の最適化が含まれます。
公開データセットと現実世界のシナリオに関する広範な実験により、この研究で構築されたマルチレベル マップの精度と、提案されたアルゴリズムの堅牢性が検証されています。
さらに、構築したオブジェクトマップを動的オブジェクト追跡に利用することで、アルゴリズムの実用化の見通しを実証します。

要約(オリジナル)

In dynamic scenes, both localization and mapping in visual SLAM face significant challenges. In recent years, numerous outstanding research works have proposed effective solutions for the localization problem. However, there has been a scarcity of excellent works focusing on constructing long-term consistent maps in dynamic scenes, which severely hampers map applications. To address this issue, we have designed a multi-level map construction system tailored for dynamic scenes. In this system, we employ multi-object tracking algorithms, DBSCAN clustering algorithm, and depth information to rectify the results of object detection, accurately extract static point clouds, and construct dense point cloud maps and octree maps. We propose a plane map construction algorithm specialized for dynamic scenes, involving the extraction, filtering, data association, and fusion optimization of planes in dynamic environments, thus creating a plane map. Additionally, we introduce an object map construction algorithm targeted at dynamic scenes, which includes object parameterization, data association, and update optimization. Extensive experiments on public datasets and real-world scenarios validate the accuracy of the multi-level maps constructed in this study and the robustness of the proposed algorithms. Furthermore, we demonstrate the practical application prospects of our algorithms by utilizing the constructed object maps for dynamic object tracking.

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