搜救环境下动态物体消除方法及其在SLAM中的应用研究.pptxVIP

搜救环境下动态物体消除方法及其在SLAM中的应用研究汇报时间：2024-01-24汇报人：

目录引言搜救环境下动态物体消除方法SLAM技术原理及应用动态物体消除在SLAM中的应用

目录搜救环境下动态物体消除与SLAM融合策略结论与展望

引言01

搜救环境下，动态物体的存在对SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping，同时定位与地图构建）系统造成干扰，影响定位和地图构建的准确性。研究动态物体消除方法及其在SLAM中的应用，有助于推动计算机视觉和机器人领域的发展，为相关应用提供技术支持。消除动态物体的影响，提高SLAM系统的鲁棒性和准确性，对于搜救任务的成功执行具有重要意义。研究背景与意义

国内外研究现状及发展趋势目前，针对动态物体消除的方法主要包括基于图像分割、基于深度学习、基于光流法等。这些方法在一定程度上能够识别并消除动态物体，但仍存在误检、漏检等问题。同时，将动态物体消除方法应用于SLAM系统中的研究尚处于起步阶段。国内外研究现状随着计算机视觉和深度学习技术的不断发展，未来动态物体消除方法将更加准确、高效。同时，SLAM系统也将更加智能化，能够自适应地处理各种复杂环境下的动态物体干扰问题。发展趋势

研究目的通过本研究，旨在提高SLAM系统在搜救环境下的鲁棒性和准确性，为搜救任务的成功执行提供技术支持。同时，推动计算机视觉和机器人领域的发展。要点一要点二研究方法本研究采用理论分析和实验验证相结合的方法进行研究。首先，对动态物体对SLAM系统的影响进行分析；然后，研究基于深度学习的动态物体检测方法，构建相应的神经网络模型；接着，研究动态物体消除算法，实现动态物体的准确消除；最后，将动态物体消除方法应用于SLAM系统中，并进行实验验证，评估其性能。研究内容、目的和方法

搜救环境下动态物体消除方法02

010203利用帧间差分法、背景减除法等对视频序列中的运动目标进行检测，提取运动区域。运动目标检测采用基于特征的方法（如SIFT、SURF等）或基于深度学习的方法（如Siamese网络、YOLO等）对检测到的运动目标进行跟踪，获取目标的运动轨迹。目标跟踪结合目标检测和跟踪的结果，利用计算机视觉技术对动态物体进行识别，如行人、车辆等。动态物体识别动态物体检测与跟踪

深度学习模型构建适用于动态物体消除的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。训练数据准备收集包含动态物体的搜救环境视频数据，并进行标注和处理，用于训练深度学习模型。模型训练与优化利用训练数据进行模型的训练，通过调整网络结构、优化算法等提高模型的性能。动态物体消除将训练好的模型应用于搜救环境视频数据中，实现动态物体的自动检测和消除。基于深度学习的动态物体消除绍实验所采用的数据集、评价指标、对比方法等。实验设置展示所提方法在搜救环境下动态物体消除的效果，包括定量和定性的分析结果。实验结果对实验结果进行深入分析，探讨所提方法的优点、局限性以及改进方向。结果分析总结本文工作，并展望未来研究方向和应用前景。结论与展望实验结果与分析

SLAM技术原理及应用03

数据处理与特征提取对获取的数据进行预处理，提取环境中的特征点、线、面等，用于后续的定位和地图构建。地图构建与更新根据机器人的位姿估计和传感器数据，构建环境的地图，并随着机器人的移动不断更新地图。机器人位姿估计根据传感器数据和已知的环境特征，估计机器人的位置和姿态，即定位。传感器数据获取通过激光雷达、摄像头等传感器获取环境信息，包括距离、角度、颜色等。SLAM技术原理

01灾难现场环境感知利用SLAM技术，救援机器人可以实时感知灾难现场的环境，包括地形、障碍物、危险区域等。02受害者定位与追踪结合SLAM技术和目标检测算法，救援机器人可以定位并追踪受害者的位置，提高救援效率。03路径规划与导航基于构建的地图和受害者位置信息，救援机器人可以规划最优路径并导航至目标位置。SLAM在搜救环境中的应用

动态环境处理搜救环境中存在大量的动态物体，如移动的受害者、变化的障碍物等，对SLAM技术的稳定性和准确性提出挑战。深度学习结合结合深度学习技术，提高特征提取和匹配的准确性，优化SLAM系统的性能。多传感器融合利用多传感器融合技术，提高SLAM系统的感知能力和鲁棒性，以适应复杂多变的搜救环境。实时性与轻量级在保证SLAM系统性能的同时，降低计算复杂度和内存消耗，实现实时性和轻量级的应用。SLAM技术挑战与发展趋势

动态物体消除在SLAM中的应用04

干扰定位精度动态物体在SLAM系统中的移动会引入额外的误差，降低机器人的定位精度。破坏地图构建动态物体的存在使得地图构建算法难以准确识别静态环境结构，导致构建的地图不准确或产生冗余信息。增加计算负担动态物体的检