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人群SLAM:针对拥挤环境使用对象检测的视觉SLAM( Crowd-SLAM: Visual SLAM Towards Crowded Environments using Object Detection )
JCV Soares M Gattass MA Meggiolaro
同时定位和映射是移动机器人的一个基本问题。然而，大多数可视化SLAM算法都假设了静态场景，限制了它们在现实环境中的适用性。在Visual SLAM中处理动态内容仍然是一个开放的问题，解决方案通常依赖于纯粹的几何方法。深度学习技术可以在具有先验动态对象的环境中改进SLAM解决方案，提供场景的高级信息。然而，大多数解决方案并不准备处理拥挤的场景。本文提出了一种基于目标检测的拥挤环境下SLAM的新方法--人群SLAM。与其他方法相比，其主要目标是在提高性能的同时达到较高的精度。该系统建立在最先进的SLAM系统ORB-SLAM2之上。使用基准数据集对所提出的方法进行了评估，优于其他可视化SLAM方法。
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