火柴的初心
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[2022]DyOb-SLAM : Dynamic Object Tracking SLAM System

1.作者

Rushmian Annoy Wadud、Wei Sun

2.时间

2022

3.整体架构

[2022]DyOb-SLAM : Dynamic Object Tracking SLAM System_第1张图片
DyOb-SLAM是DynaSLAM和VDO-SLAM的结合:

  • 基于先验信息使用Mask RCNN分割出动态目标
  • 通过基于光流和场景流的算法对运动目标进行跟踪
  • 对静态点进行BA优化

输出：

  • 当前帧显示ORB特征以及Masj信息和对象标签
  • 基于静态特征的稀疏地图
  • 包含动态目标及其随时间更新的运动的全局地图

4.中心思想

1.目标检测

  • Mask-RCNN被用来分割出当前帧的潜在运动目标
    [2022]DyOb-SLAM : Dynamic Object Tracking SLAM System_第2张图片
  • 稠密光流：使用PWC-Net，有助于最大化跟踪点的数量，然后用于跟踪多个对象

2.跟踪

跟踪的输入是RGB图像、每帧的深度信息、分割Mask和光流信息，其分为 3 个模块：

  • ORB特征提取：采用ORB_SLAM2中提出的
    [2022]DyOb-SLAM : Dynamic Object Tracking SLAM System_第3张图片

  • 相机位姿估计：使用静态的点最小化重投影误差进行相机位姿估计

e ( X k ) = C k − π ( X k − 1 P k − 1 ) e\left(X_{k}\right)=C_{k}-\pi\left(X_{k}^{-1} P_{k-1}\right) e(Xk​)=Ck​−π(Xk−1​Pk−1​)

  • 目标运动跟踪：使用场景流更新动态目标的分割信息，对于场景流的话，静态目标的场景流理论上为0，因此可以用一个阈值来判断目标是运动的还是静止的
  • 目标位姿估计： P k = k − 1 O k P k − 1 P_{k} =^{k-1}O_{k}P_{k-1} Pk​=k−1Ok​Pk−1​
    • 目标的运动： k − 1 O k ^{k-1}O_{k} k−1Ok​
    • P k P_{k} Pk​：第K帧静止的点
    • P k − 1 P_{k-1} Pk−1​：第K-1帧静止的点
    • 在全局参考帧中的目标点和图像帧中的静止点的重投影误差： e ( k − 1 O k ) = C k − π ( X k − 1 [ k − 1 O k ] P k − 1 ) e\left({ }^{k-1} O_{k}\right)=C_{k}-\pi\left(X_{k}{ }^{-1}\left[{ }^{k-1} O_{k}\right] P_{k-1}\right) e(k−1Ok​)=Ck​−π(Xk​−1[k−1Ok​]Pk−1​)
    • 速度的差： E = v g − v e E =v_{g}-v_{e} E=vg​−ve​

3.建图

  • 稀疏地图：由静止背景上的特征点三角化生成的稀疏点云

[2022]DyOb-SLAM : Dynamic Object Tracking SLAM System_第4张图片

  • 全局地图：相机的位姿信息与目标的运动

[2022]DyOb-SLAM : Dynamic Object Tracking SLAM System_第5张图片

4.后端

  • BA：关键帧和稀疏的地图点（局部+全局）
  • 局部的batch优化：对于局部地图，最小化重投影误差优化相机的位姿
  • 全局的batch优化：对于全局地图，最小化位姿误差优化相机和运动目标的位姿

5.云计算

将耗费计算资源的模块放到云端，比如语义分割

5.结果

[2022]DyOb-SLAM : Dynamic Object Tracking SLAM System_第6张图片
[2022]DyOb-SLAM : Dynamic Object Tracking SLAM System_第7张图片
[2022]DyOb-SLAM : Dynamic Object Tracking SLAM System_第8张图片

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