基于雷達與相機融合的動態(tài)SLAM算法

摘要： 針對基于激光雷達的SLAM系統(tǒng)在動態(tài)環(huán)境下因物體的移動、變形導(dǎo)致的建圖與定位精度下降等問題，提出了一種雷達-相機融合的SLAM算法。使用深度學(xué)習(xí)對圖像進行實例分割并將分割結(jié)果融合到雷達點云當(dāng)中，從而剔除動態(tài)對象雷達點云。基于LIO-SAM算法整體框架，利用YOLOv5獲取圖像語義信息，將點云投影到像素坐標(biāo)系下得到點云語義信息，據(jù)此剔除其中的動態(tài)對象點云，有效地提升了算法在動態(tài)場...