Mono video simultaneous localisation and mapping for autonomous robots on TRIK

Abstract

Задача одновременной локализации и построения карты (SLAM) для однокамерного зрения может считаться решенной в случае, когда наблюдается неподвижная сцена. Современные методы игнорируют наблюдаемые динамические объекты, хотя в ряде приложений (например, в навигации и управлении мобильными роботами) реконструкция их траектории представляет интерес. В этой работе описываются новые алгоритмы для реконструкции траекторий динамических объектов, а также сравниваются алгоритмы детекции точек динамических объектов. Новые алгоритмы используются на основе траекторий движения камеры, полученных с помощью наиболее точной и современной однокамерной SLAM-системы ORB-SLAM. В работе также предлагается собственный набор данных для тестирования подобных алгоритмов, созданный с помощью контроллера ТРИК, содержащий один динамический объект, движущийся на фоне статической сцены, имеющий наряду с цветными кадрами карты глубин для определения точности работы алгоритмов реконструкции траекторий динамических объектов.

The problem of simultaneous localization and construct maps (SLAM) for monocular vision is considered as solved in the case of static scene. Modern methods ignore the observed dynamic objects, although in some applications (as navigation and control of mobile robots) reconstruction of the trajectory is of interest. In this paper we describe a new algorithm to reconstruct the trajectories of dynamic objects and compare algorithms for detecting points of dynamic objects. New algorithms based on camera motion trajectories obtained through the most accurate and modern monocular SLAM-system ORB-SLAM. The paper also proposed its own set of data to test these algorithms generated by the controller TRIK containing dynamic objects moving on the background of a static scene, having a depth map along with colored frames to determine the accuracy of the trajectory reconstruction algorithms for dynamic objects.