基于空洞补全的动态SLAM方法

摘要: 视觉同步定位与建图(simultaneous localization and mapping, SLAM)是智能机器人、无人驾驶等领域的核心技术。通常大多数视觉SLAM关注的是静态场景, 它们难以应用于动态场景, 也有一些视觉SLAM应用于动态场景, 它们借助神经网络来剔除动态物体从而减少动态物体的干扰, 但剔除后的图像留有的空洞会对位姿估计以及地图构建产生不小的影响。因此本文提出了一种基于空洞补全的动态环境语义SLAM方法,