[论文笔记] DS-SLAM: A Semantic Visual SLAM towards Dynamic Environments

DS-SLAM: A Semantic Visual SLAM towards Dynamic Environments

一、 introduction

这篇文章主要提出了结合语义信息和运动特征点检测，来滤除每一帧中的动态物体，从而提高位姿估计的准确性。同时建立了语义八叉树地图。

在高运动的场景中，与ORB SLAM2相比提升明显。但也存在不足，如仅能识别20种物体，并只认为人是移动的类别；八叉树地图的作用不知道是干嘛的，闭环时要重新建图，并且类别概率关联不清楚。

contribution:

• 基于ORB SLAM2，提出完整的语义SLAM系统，能够减少动态环境下，移动物体对于位姿估计的影响。
• 创建独立的实时语义分割线程，语义分割框架使用segnet。语义分割结合动态一致性检测方法，跟踪环境中的动态物体。
• 创建了一个独立线程，构建语义的三维八叉树地图（3D octo-tree map），使用log-odds评分方法，滤出不稳定的voxels并更新其语义标签。

二、system introduction

1. framework

在这里插入图片描述
系统共有五个独立线程并行：

• tracking
• semantic segmentation
• local mapping
• loop closing
• dense semantic map creation

slam框架是ORB SLAM2，使用Kinect2分别捕捉彩色图和深度图。RGB图送入semantic线程和tracking线程。tracking线程中，首先提取ORB特征点，然后检查这些特征点的移动一致性(moving consistency)，并记录潜在的外点。同时，semantic线程并行运行，其pixel wise的分割结果于tracking线程的ORB特征结合，将移动物体的特征点定为外点。这些外点和上一步的潜在外点都被丢弃。根据剩余的稳定内点，计算转换矩阵。

注意这里semantic线程运行比tracking满，一致性检测后，要等待semantic的结果。
后头说semantic的时间约等于feature extraction+consistency check的时间。

2. semantic segmentation

使用的网络结构是SegNet，在caffe上使用VOC训练，共20个类别。

认为标签为行人的特征点最有可能是外点。(先验？)

3. Moving Consistency Check

这步的目的是：检查分割结果中的关键点是否是动态的。（大概是，当前帧有语义标签之后，它提取的特征点，是不是动态的?）

论文说思想很简单，不太懂： If some points are determined to be dynamic within a segmented object, then the object could be regarded as a dynamic object。

如果这个点的语义标签是动态类别，那么它所属的物体的点就都是动态的？

检测流程是：

• 计算optical flow pyramid，得到当前帧中，与参考帧匹配的特征点。这个是光流金字塔，是可以追踪特征点的。
• 检测特征点匹配是否合法。若太靠近边界，或其像素值，与以它为中心的邻域的3x3区域内的像素值差别太大，就认为不合法，丢弃这对匹配。(但是没说这两条检测规则，是针对于参考帧还是当前帧的像素点？)
• 使用RANSAC和这些匹配的内点对，计算基础矩阵。
• 对于每一对匹配点，根据参考帧的像素坐标和基础矩阵计算极线。
• 计算这对匹配中当前帧的像素点，到极线的距离。
• 若这个距离大于阈值，则认为它是一个动态点。

理解一下：基础矩阵(3,3)的功能是，将参考帧中的特征点，映射到当前帧的对应搜索域中，$p_2^{T}F{p}_1=0$。这里的pp