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저자정보
Hyeongjun. Jeon (Kwangwoon University) Changwan Han (Kwangwoon University) Donggil You (Kwangwoon University) Junghyun. Oh (Kwangwoon University)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2022
발행연도
2022.11
수록면
129 - 134 (6page)

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For many years, SLAM algorithms for dynamic environments have been studied. Most methods use semantic segmentation models and it was applied to SLAM by erasing a predetermined type of dynamic object. However, these methods ignored static elements that could exist within dynamic objects in the SLAM process. In this paper, we propose an RGB-D Visual SLAM method using Scene flow and Conditional Random Field in dynamic environments. The proposed method uses static elements inside dynamic objects for Visual Odometry. First, we use dense optical flow to obtain pixel matching between frames and RANSAC algorithms to obtain relative pose. Then, we use depth maps between scenes and matching information to obtain Scene Flow. We calculate dynamic likelihood from this scene flow and create dynamic mask and modify it to be resistant to noise using the Conditional Random Field. We conducted experiments in TUM dataset containing dynamic objects. In experiment, this algorithm has been able to achieve similar or better results than the previeous method using semantic segmentation.
#Scene flow #Dynamic Environment #Visual SLAM #Conditional Random Field

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. PROPOSED METHOD
3. EXPERIMENT
3. CONCLUSION
REFERENCES

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