图像语义信息在视觉SLAM中的应用研究进展

P208; 视觉同步定位与建图(visual simultaneous localization and mapping,VSLAM)技术以相机为主要传感器采集图像数据,基于多视几何、状态估计等算法原理获取载体的位置和姿态,同时构建一张用于导航定位的地图.视觉 SLAM 是自动驾驶、AR(augmented reality)、VR(virtual reality)、MR(mix reality)、智能机器人、无人机飞控中的关键技术.近年来,随着各个产业对智能导航定位的需求日渐增多,原本以几何测量为主的视觉SLAM逐渐融入对环境的语义理解.语义信息是指能够被人类直观感受和理解的概念,而图像语义信...

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Published in测绘学报 Vol. 53; no. 6; pp. 1057 - 1076
Main Authors 郭迟, 刘阳, 罗亚荣, 刘经南, 张全
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 武汉大学湖北珞珈实验室,湖北武汉 430079 22.07.2024
武汉大学卫星导航定位技术研究中心,湖北武汉 430079
武汉大学人工智能研究院,湖北武汉 430079%武汉大学湖北珞珈实验室,湖北武汉 430079%武汉大学卫星导航定位技术研究中心,湖北武汉 430079
Subjects
deep learning
视觉语义SLAM
intelligent navigation and localization
智能导航定位
深度学习
visual SLAM
visual semantic SLAM
视觉SLAM
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ISSN1001-1595
DOI10.11947/j.AGCS.2024.20230259

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Summary:P208; 视觉同步定位与建图(visual simultaneous localization and mapping,VSLAM)技术以相机为主要传感器采集图像数据,基于多视几何、状态估计等算法原理获取载体的位置和姿态,同时构建一张用于导航定位的地图.视觉 SLAM 是自动驾驶、AR(augmented reality)、VR(virtual reality)、MR(mix reality)、智能机器人、无人机飞控中的关键技术.近年来,随着各个产业对智能导航定位的需求日渐增多,原本以几何测量为主的视觉SLAM逐渐融入对环境的语义理解.语义信息是指能够被人类直观感受和理解的概念,而图像语义信息是指图像中物体的轮廓、类别、显著性等信息.相比于图像中的几何特征,语义信息更具时空一致性,且更贴近人类感知的结果.将图像语义信息引入视觉SLAM,既能促进系统各个模块的性能,还能够提升视觉SLAM的智能感知能力,形成集几何测量、定位定姿、环境理解等多种功能的视觉语义SLAM.本文根据图像语义信息的应用方式,对视觉语义SLAM经典方案和最新研究进展进行归纳梳理.在此基础上,本文总结了视觉语义SLAM的现存问题与挑战,指出该领域未来的研究方向,以推动其面向智能导航定位进一步发展.
ISSN:1001-1595
DOI:10.11947/j.AGCS.2024.20230259