Object SLAM使用其他语义信息来检测和映射场景中的对象，以提高系统的感知和地图表示功能。四边形和立方体通常用于表示对象，但是它们的单个形状限制了对象图的准确性，从而影响下游任务的应用。在本文中，我们将具有形状参数的超Quadicrics（SQ）引入猛击中以表示对象，并提出了一种单独的参数估计方法，该方法可以准确估算对象姿势并适应不同的形状。此外，我们提出了一种轻巧的数据关联策略，用于将多个视图中的语义观察与对象地标正确关联。我们通过实时性能实施一个单眼语义大满贯系统，并在公共数据集上进行全面的实验。结果表明，我们的方法能够构建准确的对象映射，并且在对象表示中具有优势。代码将在接受后发布。

在这项工作中，我们探讨了对物体在看不见的世界中同时本地化和映射中的使用，并提出了一个对象辅助系统（OA-Slam）。更确切地说，我们表明，与低级点相比，物体的主要好处在于它们的高级语义和歧视力。相反，要点比代表对象（Cuboid或椭圆形）的通用粗模型具有更好的空间定位精度。我们表明，将点和对象组合非常有趣，可以解决相机姿势恢复的问题。我们的主要贡献是：（1）我们使用高级对象地标提高了SLAM系统的重新定位能力； （2）我们构建了一个能够使用3D椭圆形识别，跟踪和重建对象的自动系统； （3）我们表明，基于对象的本地化可用于重新初始化或恢复相机跟踪。我们的全自动系统允许对象映射和增强姿势跟踪恢复，我们认为这可以极大地受益于AR社区。我们的实验表明，可以从经典方法失败的视点重新定位相机。我们证明，尽管跟踪损失损失，但这种本地化使SLAM系统仍可以继续工作，而这种损失可能会经常发生在不理会的用户中。我们的代码和测试数据在gitlab.inria.fr/tangram/oa-slam上发布。

视觉同时定位和映射（VSLAM）在计算机视觉和机器人社区中取得了巨大进展，并已成功用于许多领域，例如自主机器人导航和AR/VR。但是，VSLAM无法在动态和复杂的环境中实现良好的定位。许多出版物报告说，通过与VSLAM结合语义信息，语义VSLAM系统具有近年来解决上述问题的能力。然而，尚无关于语义VSLAM的全面调查。为了填补空白，本文首先回顾了语义VSLAM的发展，并明确着眼于其优势和差异。其次，我们探讨了语义VSLAM的三个主要问题：语义信息的提取和关联，语义信息的应用以及语义VSLAM的优势。然后，我们收集和分析已广泛用于语义VSLAM系统的当前最新SLAM数据集。最后，我们讨论未来的方向，该方向将为语义VSLAM的未来发展提供蓝图。

目前的大流行使医疗系统在高负荷下运行。为了减轻它，具有高自主权的机器人可用于有效地在医院中执行非接触式操作，并减少医务人员和患者之间的交叉感染。虽然语义同步定位和映射（SLAM）技术可以提高机器人的自主权，但语义对象关联仍然是一个值得研究的问题。解决这个问题的关键是通过使用语义信息来正确地将多个对象标志的对象测量相关联，并实时地改进对象地标的姿势。为此，我们提出了一个分层对象关联策略和姿势改进方法。前者由两个级别组成，即短期对象关联和全球性。在第一级，我们采用短期对象关联的多对象跟踪，通过该关联，可以避免其位置关闭的对象之间的不正确关联。此外，短期对象关联可以在第二级别为全局对象关联的对象姿势提供更丰富的对象外观和更强大的估计。为了在地图中优化对象姿势，我们开发一种方法来选择与对象地标相关联的所有对象测量的最佳对象姿势。该方法在七个模拟医院序列1，真正的医院环境和基蒂数据集中综合评估。实验结果表明，我们的方法在对象关联的鲁棒性和准确性方面显然有所改善，以及语义猛烈的轨迹估计。

Simultaneous Localization & Mapping (SLAM) is the process of building a mutual relationship between localization and mapping of the subject in its surrounding environment. With the help of different sensors, various types of SLAM systems have developed to deal with the problem of building the relationship between localization and mapping. A limitation in the SLAM process is the lack of consideration of dynamic objects in the mapping of the environment. We propose the Dynamic Object Tracking SLAM (DyOb-SLAM), which is a Visual SLAM system that can localize and map the surrounding dynamic objects in the environment as well as track the dynamic objects in each frame. With the help of a neural network and a dense optical flow algorithm, dynamic objects and static objects in an environment can be differentiated. DyOb-SLAM creates two separate maps for both static and dynamic contents. For the static features, a sparse map is obtained. For the dynamic contents, a trajectory global map is created as output. As a result, a frame to frame real-time based dynamic object tracking system is obtained. With the pose calculation of the dynamic objects and camera, DyOb-SLAM can estimate the speed of the dynamic objects with time. The performance of DyOb-SLAM is observed by comparing it with a similar Visual SLAM system, VDO-SLAM and the performance is measured by calculating the camera and object pose errors as well as the object speed error.

结合同时定位和映射（SLAM）估计和动态场景建模可以高效地在动态环境中获得机器人自主权。机器人路径规划和障碍避免任务依赖于场景中动态对象运动的准确估计。本文介绍了VDO-SLAM，这是一种强大的视觉动态对象感知SLAM系统，用于利用语义信息，使得能够在场景中进行准确的运动估计和跟踪动态刚性物体，而无需任何先前的物体形状或几何模型的知识。所提出的方法识别和跟踪环境中的动态对象和静态结构，并将这些信息集成到统一的SLAM框架中。这导致机器人轨迹的高度准确估计和对象的全部SE（3）运动以及环境的时空地图。该系统能够从对象的SE（3）运动中提取线性速度估计，为复杂的动态环境中的导航提供重要功能。我们展示了所提出的系统对许多真实室内和室外数据集的性能，结果表明了对最先进的算法的一致和实质性的改进。可以使用源代码的开源版本。

单眼语义同时定位和映射（SLAM）的有效对象级别表示仍然缺乏广泛接受的解决方案。在本文中，我们提出了基于结构点的有效表示的使用，以基于姿势格式的配方在单眼语义大满贯系统中用作地标的几何形状。特别是，为姿势图中的地标节点提出了一个反深度参数化，以存储对象位置，方向和大小/比例。所提出的配方是一般的，可以应用于不同的几何形状。在本文中，我们关注的是室内环境，其中人工制品通常具有平面矩形形状，例如窗户，门，橱柜等。模拟中的实验表现出良好的性能，尤其是在对象几何重建中。

当视野中有许多移动对象时，基于静态场景假设的SLAM系统会引入重大估计错误。跟踪和维护语义对象有益于场景理解，并为计划和控制模块提供丰富的决策信息。本文介绍了MLO，这是一种多对象的激光雷达探光仪，该镜像仅使用激光雷达传感器跟踪自我运动和语义对象。为了实现对多个对象的准确和强大的跟踪，我们提出了一个最小二乘估计器，该估计器融合了3D边界框和几何点云，用于对象状态更新。通过分析跟踪列表中的对象运动状态，映射模块使用静态对象和环境特征来消除累积错误。同时，它在MAP坐标中提供了连续的对象轨迹。我们的方法在公共Kitti数据集的不同情况下进行了定性和定量评估。实验结果表明，在高度动态，非结构化和未知的语义场景中，MLO的自我定位精度比最先进的系统更好。同时，与基于滤波的方法相比，具有语义几何融合的多目标跟踪方法在跟踪准确性和一致性方面也具有明显的优势。

本文提出了一个语义平面SLAM系统，该系统使用实例平面分割网络中的提示来改善姿势估计和映射。尽管主流方法使用RGB-D传感器，但使用具有这样一个系统的单眼相机仍然面临着诸如强大的数据关联和精确的几何模型拟合等挑战。在大多数现有工作中，几何模型估计问题（例如同型估计和零件平面重建（PPR））通常通过标准（贪婪）RANSAC分别和顺序解决。但是，在没有有关场景的信息（即比例尺）的情况下，很难设置inlier-of-lefier-lefier threshold。在这项工作中，我们重新审视了这些问题，并认为可以通过最小化利用空间连贯性的能量函数来解决两个上述几何模型（同型/3D平面），即通过绘图剪切优化，这也可以解决实际问题，从而解决了实际问题。训练有素的CNN的输出不准确。此外，我们根据我们的实验提出了一种自适应参数设置策略，并报告对各种开源数据集进行全面评估。

完全自主移动机器人的现实部署取决于能够处理动态环境的强大的大满贯（同时本地化和映射）系统，其中对象在机器人的前面移动以及不断变化的环境，在此之后移动或更换对象。机器人已经绘制了现场。本文介绍了更换式SLAM，这是一种在动态和不断变化的环境中强大的视觉猛烈抨击的方法。这是通过使用与长期数据关联算法结合的贝叶斯过滤器来实现的。此外，它采用了一种有效的算法，用于基于对象检测的动态关键点过滤，该对象检测正确识别了不动态的边界框中的特征，从而阻止了可能导致轨道丢失的功能的耗竭。此外，开发了一个新的数据集，其中包含RGB-D数据，专门针对评估对象级别的变化环境，称为PUC-USP数据集。使用移动机器人，RGB-D摄像头和运动捕获系统创建了六个序列。这些序列旨在捕获可能导致跟踪故障或地图损坏的不同情况。据我们所知，更换 - 峰是第一个对动态和不断变化的环境既有坚固耐用的视觉大满贯系统，又不假设给定的相机姿势或已知地图，也能够实时运行。使用基准数据集对所提出的方法进行了评估，并将其与其他最先进的方法进行了比较，证明是高度准确的。

在本文中，我们考虑了视觉同时定位和映射（SLAM）的实际应用中的问题。随着技术在广泛范围中的普及和应用，SLAM系统的可实用性已成为一个在准确性和鲁棒性之后，例如，如何保持系统的稳定性并实现低文本和低文本和中的准确姿势估计动态环境以及如何在真实场景中改善系统的普遍性和实时性能。动态对象在高度动态的环境中的影响。我们还提出了一种新型的全局灰色相似性（GGS）算法，以实现合理的钥匙扣选择和有效的环闭合检测（LCD）。受益于GGS，PLD-SLAM可以在大多数真实场景中实现实时准确的姿势估计，而无需预先训练和加载巨大的功能词典模型。为了验证拟议系统的性能，我们将其与公共数据集Kitti，Euroc MAV和我们提供的室内立体声数据集的现有最新方法（SOTA）方法进行了比较。实验表明，实验表明PLD-SLAM在大多数情况下确保稳定性和准确性，具有更好的实时性能。此外，通过分析GGS的实验结果，我们可以发现它在关键帧选择和LCD中具有出色的性能。

在本文中，我们提出了一个基于对象的摄像头姿势效果估计，并从单个RGB图像和以椭圆形模型表示的对象图中构建图。我们表明，与点对应关系相反，表征3D对象在2D对象检测上的投影的成本函数的定义并不简单。我们根据水平集采样开发了椭圆形成本，展示了其处理部分可见对象并将其性能与其他常见指标进行比较的良好属性。最后，我们表明，在检测到的椭圆上使用预测性不确定性允许对对应关系的贡献进行公平的权衡，从而改善了计算的姿势。该代码在https://gitlab.inria.fr/tangram/level-set基于camera-pose-Estimation上发布。

传统的大满贯算法通常基于缺乏高级信息的人工特征。通过引入语义信息，SLAM可以拥有更高的稳定性和鲁棒性，而不是纯手工制作的功能。但是，语义检测网络的高不确定性禁止高级信息的实际功能。为了解决语义引入的不确定性属性，本文提出了基于高斯分布假设的新概率图。该地图将语义二进制对象检测转换为概率结果，从而有助于建立人工特征和语义信息之间的概率数据关联。通过我们的算法，在每个更新步骤中将给予更高的置信度，而检测区域的边缘将以较低的置信度赋予。然后，不确定性受到破坏，对非线性优化的影响较小。实验是在TUM RGBD数据集中进行的，结果表明，在室内环境的错误中，我们的系统将ORB-SLAM2提高了约15％。我们已经证明该方法可以成功应用于包含动态对象的环境。

我们提出了一种新颖的方法来重新定位或放置识别，这是许多机器人技术，自动化和AR应用中要解决的基本问题。我们不依靠通常不稳定的外观信息，而是考虑以局部对象形式给出参考图的情况。我们的本地化框架依赖于3D语义对象检测，然后与地图中的对象关联。可能的配对关联集是基于评估空间兼容性的合并度量的层次聚类而生长的。后者特别使用有关​​相对对象配置的信息，该信息相对于全局转换是不变的。随着相机逐步探索环境并检测更多对象，关联集将进行更新和扩展。我们在几种具有挑战性的情况下测试我们的算法，包括动态场景，大型视图变化以及具有重复实例的场景。我们的实验表明，我们的方法在鲁棒性和准确性方面都优于先前的艺术。

Ego-pose estimation and dynamic object tracking are two critical problems for autonomous driving systems. The solutions to these problems are generally based on their respective assumptions, \ie{the static world assumption for simultaneous localization and mapping (SLAM) and the accurate ego-pose assumption for object tracking}. However, these assumptions are challenging to hold in dynamic road scenarios, where SLAM and object tracking become closely correlated. Therefore, we propose DL-SLOT, a dynamic LiDAR SLAM and object tracking method, to simultaneously address these two coupled problems. This method integrates the state estimations of both the autonomous vehicle and the stationary and dynamic objects in the environment into a unified optimization framework. First, we used object detection to identify all points belonging to potentially dynamic objects. Subsequently, a LiDAR odometry was conducted using the filtered point cloud. Simultaneously, we proposed a sliding window-based object association method that accurately associates objects according to the historical trajectories of tracked objects. The ego-states and those of the stationary and dynamic objects are integrated into the sliding window-based collaborative graph optimization. The stationary objects are subsequently restored from the potentially dynamic object set. Finally, a global pose-graph is implemented to eliminate the accumulated error. Experiments on KITTI datasets demonstrate that our method achieves better accuracy than SLAM and object tracking baseline methods. This confirms that solving SLAM and object tracking simultaneously is mutually advantageous, dramatically improving the robustness and accuracy of SLAM and object tracking in dynamic road scenarios.

随着线提供额外的约束，利用线特征可以有助于提高基于点的单眼视觉惯性内径（VIO）系统的定位精度。此外，在人工环境中，一些直线彼此平行。在本文中，我们设计了一种基于点和直线的VIO系统，它将直线分成结构直线（即彼此平行的直线）和非结构直线。另外，与使用四个参数表示3D直线的正交表示不同，我们仅使用两个参数来最小化结构直线和非结构直线的表示。此外，我们设计了一种基于采样点的直线匹配策略，提高了直线匹配的效率和成功率。我们的方法的有效性在EUROC和TUM VI基准的公共数据集上验证，与其他最先进的算法相比。

保持最新的地图以反映现场的最新变化非常重要，尤其是在涉及在延长环境中操作的机器人重复遍历的情况。未发现的变化可能会导致地图质量恶化，导致本地化差，操作效率低下和机器人丢失。体积方法，例如截断的签名距离功能（TSDF），由于其实时生产致密而详细的地图，尽管在随着时间的推移随着时间的流逝而变化的地图更新仍然是一个挑战，但由于它们的实时生产而迅速获得了吸引力。我们提出了一个框架，该框架引入了一种新颖的概率对象状态表示，以跟踪对象在半静态场景中的姿势变化。该表示为每个对象共同对平稳性评分和TSDF变更度量进行建模。同时加入几何信息和语义信息的贝叶斯更新规则被得出以实现一致的在线地图维护。为了与最先进的方法一起广泛评估我们的方法，我们在仓库环境中发布了一个新颖的现实数据集。我们还评估了公共Toycar数据集。我们的方法优于半静态环境重建质量的最先进方法。

传统的LIDAR射测（LO）系统主要利用从经过的环境获得的几何信息来注册激光扫描并估算Lidar Ego-Motion，而在动态或非结构化环境中可能不可靠。本文提出了Inten-loam，一种低饮用和健壮的激光镜和映射方法，该方法完全利用激光扫描的隐式信息（即几何，强度和时间特征）。扫描点被投影到圆柱形图像上，这些图像有助于促进各种特征的有效和适应性提取，即地面，梁，立面和反射器。我们提出了一种新型基于强度的点登记算法，并将其纳入LIDAR的探光仪，从而使LO系统能够使用几何和强度特征点共同估计LIDAR EGO-MOTION。为了消除动态对象的干扰，我们提出了一种基于时间的动态对象删除方法，以在MAP更新之前过滤它们。此外，使用与时间相关的体素网格滤波器组织并缩减了本地地图，以维持当前扫描和静态局部图之间的相似性。在模拟和实际数据集上进行了广泛的实验。结果表明，所提出的方法在正常驾驶方案中实现了类似或更高的精度W.R.T，在非结构化环境中，最先进的方法优于基于几何的LO。

本文展示了一个视觉大满贯系统，该系统利用点和线云，同时使用嵌入式零件平面重建（PPR）模块，共同提供结构图。为了与跟踪并行构建一致的尺度地图，例如使用单个摄像机会带来挑战，以歧义性歧义重建几何原始图，并进一步引入了捆绑调整（BA）的图形优化的难度。我们通过在重建的线和飞机上提出几个运行时优化来解决这些问题。然后根据单眼框架的设计将系统用深度和立体声传感器扩展。结果表明，我们提出的SLAM紧密结合了语义功能，以增强前端跟踪和后端优化。我们在各种数据集上详尽地评估了系统，并为社区开放代码（https://github.com/peterfws/structure-plp-slam）。

在不同情况下，已经探索了相对旋转和翻译估计任务的最小解决方案，通常依赖于所谓的共同可见度图。但是，如何在没有重叠的两个框架之间建立直接旋转关系仍然是一个公开主题，如果解决了，它可以大大提高视觉尾声的准确性。在本文中，提出了一种新的最小解决方案，以通过利用新的图形结构来求解两个图像之间没有重叠区域的相对旋转估计，我们将其称为扩展性图（E-Graph）。与共同可见度图不同，高级标志（包括消失方向和平面正常）存储在我们的电子图纸中，这些图形在几何上可扩展。基于电子图表，旋转估计问题变得更简单，更优雅，因为它可以处理纯粹的旋转运动，并且需要更少的假设，例如曼哈顿/亚特兰大世界，平面/垂直运动。最后，我们将旋转估计策略嵌入完整的相机跟踪和映射系统中，该系统获得了6-DOF相机姿势和密集的3D网格模型。对公共基准测试的广泛实验表明，所提出的方法实现了最新的跟踪性能。