Semantic Monocular SLAM for Highly Dynamic Environments面向高动态环境的语义单目SLAM

一、摘要 　　当前单目SLAM系统能够实时稳定地在静态环境中运行，但是由于缺乏明显的动态异常处理能力，在动态场景变化与运动中往往会失败。作者为解决高度动态环境中的问题，提出一种语义单目SLAM架构，结合基于特征和直接方法实现具有挑战的条件下系统的鲁棒性。作者所提出的方法利用专业概率模型从场景中提取的语义信息，使跟踪和建图的概率最大化依赖于那些相对于相机没有呈现相对运动的场景部分。在KITTI和Sy

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