SLAM大牛Cyrill Stachniss組發(fā)表在IROS2019的新論文SuMa++: Efficient LiDAR-based Semantic SLAM，已經(jīng)開源。

demo視頻：

論文鏈接：

http://www.ipb.uni-bonn.de/wp-content/papercite-data/pdf/chen2019iros.pdf

開源代碼：

https://github.com/PRBonn/semantic_suma

該論文背景及主要工作：
可靠并精確的定位和建圖是大多數(shù)自動(dòng)駕駛和機(jī)器人系統(tǒng)的關(guān)鍵組成部分。除了環(huán)境的幾何信息之外，語(yǔ)義信息在智能導(dǎo)航方面也起著重要作用。在大多數(shù)現(xiàn)實(shí)環(huán)境中，由于存在動(dòng)態(tài)物體，傳統(tǒng)的基于環(huán)境幾何信息的方法很難實(shí)現(xiàn)可靠并精確的定位與建圖。這些傳統(tǒng)幾何方法方法常常因動(dòng)態(tài)物體的存在出現(xiàn)定位偏移以及建圖扭曲的情況。

在本文中，我們提出一種新的基于語(yǔ)義信息的激光雷達(dá)SLAM系統(tǒng)來(lái)更好地解決真實(shí)環(huán)境中的定位與建圖問題。該系統(tǒng)通過(guò)語(yǔ)義分割激光雷達(dá)點(diǎn)云來(lái)獲取點(diǎn)云級(jí)的密集語(yǔ)義信息，并將該語(yǔ)義信息集成到激光雷達(dá)SLAM中來(lái)提高激光雷達(dá)的定位與建圖精度。通過(guò)基于深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，我們的方法可以十分高效地在激光雷達(dá)“范圍圖（range image）”上進(jìn)行語(yǔ)義分割，并對(duì)整個(gè)激光雷達(dá)點(diǎn)云進(jìn)行語(yǔ)義標(biāo)記。通過(guò)結(jié)合幾何深度信息，我們的方法可以進(jìn)一步提升語(yǔ)義分割的精度?；趲дZ(yǔ)義標(biāo)記的激光雷達(dá)點(diǎn)云，我們的方法能夠構(gòu)建帶有語(yǔ)義信息且全局一致的密集“面元（surfel）”語(yǔ)義地圖。基于該語(yǔ)義地圖，我們提出的算法能夠可靠地過(guò)濾移除動(dòng)態(tài)物體，而且還可以通過(guò)語(yǔ)義約束來(lái)進(jìn)一步提高投影匹配ICP的位姿估計(jì)精度。我們利用KITTI數(shù)據(jù)集中的公路（road）數(shù)據(jù)集和里程計(jì)數(shù)據(jù)集（odometry）來(lái)測(cè)試我們提出的語(yǔ)義SLAM系統(tǒng)。該數(shù)據(jù)集（尤其是KITTI公路數(shù)據(jù)集）中包含大量的行駛中的汽車。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在真實(shí)的動(dòng)態(tài)環(huán)境中我們的語(yǔ)義SLAM方法具有更高的定位精度以及魯棒性。我們的激光雷達(dá)語(yǔ)義SLAM系統(tǒng)已經(jīng)開源。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的IROS2019 |新开源SuMa++:语义激光雷达SLAM可靠过滤动态物体的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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