Dynamic Object Removal for Effective Slam

要約

この研究論文では、動的オブジェクトの問題と、それらが効果的なモーション プランニングとローカリゼーションに与える影響に焦点を当てています。
この論文では、この課題に対処するための 2 段階のプロセスを提案しています。これには、フローベースの方法を使用してシーン内の動的オブジェクトを見つけてから、ディープ ビデオ修復アルゴリズムを使用してそれらを削除することが含まれます。
この調査の目的は、2 つの最先端の SLAM アルゴリズムである ORB-SLAM2 と LSD を使用してベースライン結果と比較し、動的オブジェクトの影響と対応するトレードオフを理解することによって、このアプローチの有効性をテストすることです。
提案されたアプローチでは、ベースラインの SLAM アルゴリズムを大幅に変更する必要がないため、必要な計算量は変わりません。
この論文は、得られた結果の詳細な分析を提示し、提案された方法がシーンから動的オブジェクトを削除するのに効果的であり、SLAM パフォーマンスの向上につながると結論付けています。

要約(オリジナル)

This research paper focuses on the problem of dynamic objects and their impact on effective motion planning and localization. The paper proposes a two-step process to address this challenge, which involves finding the dynamic objects in the scene using a Flow-based method and then using a deep Video inpainting algorithm to remove them. The study aims to test the validity of this approach by comparing it with baseline results using two state-of-the-art SLAM algorithms, ORB-SLAM2 and LSD, and understanding the impact of dynamic objects and the corresponding trade-offs. The proposed approach does not require any significant modifications to the baseline SLAM algorithms, and therefore, the computational effort required remains unchanged. The paper presents a detailed analysis of the results obtained and concludes that the proposed method is effective in removing dynamic objects from the scene, leading to improved SLAM performance.

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