多运动视觉里程计的方法与技术  

Overview of multi-motion vision odometer

作　　者：周风余[1] 顾潘龙 万方 尹磊[1] 贺家凯 ZHOU Fengyu;GU Panlong;WAN Fang;YIN Lei;HE Jiakai(School of Control Science and Engineering,Shandong University,Jinan 250061,Shandong,China)

机构地区：[1]山东大学控制科学与工程学院,山东济南250061

出　　处：《山东大学学报（工学版）》2021年第1期1-10,共10页Journal of Shandong University（Engineering Science）

基　　金：国家重点研发计划资助项目(2017YFB1302400);国家自然科学基金资助项目(61773242,61803227);山东省农业重大应用技术创新资助项目(SD2019NJ014);智能机器人与系统高精尖创新中心开放研究基金资助项目(2019IRS19)。

摘　　要：多运动视觉里程计(multi-motion visual odometry,MVO)是在动态场景中估计动态物体位姿变化的算法,对于移动机器人和自动驾驶汽车等自主化设备(autonomous things,AuT)的研发具有重要的理论意义和较大的实用价值。综述机器人领域多运动视觉里程计的发展过程及最新研究进展,根据特征点聚类方法的不同,从特征点几何聚类和语义几何聚类两个方面介绍多运动视觉里程计融合特征点及语义信息求解空间内多运动视觉里程计的重要研究成果。基于相同的评价指标及数据集对几种常用方法进行深入的对比研究,展望未来多运动视觉里程计的发展方向。Multi-motion visual odometry(MVO)was an algorithm for estimating the pose change of dynamic objects in dynamic scenes.It was of great theoretical significance and practical value in autonomous things(AuT).The development process and the latest research progress of multi-motion visual odometer in robot field were reviewed.The important research results of multi-motion visual odometer with the fusion of semantic and geometric features were introduced.Based on the same evaluation criteria and datasets,this research compared several common methods,and prospected the future development direction of multi motion visual odometer.

关 键 词：视觉里程计 多运动视觉里程计 视觉同步定位与建图 动态剔除 帧间估计 

分 类 号：TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]