日前,由实验室2023级博士生刘阳等撰写的论文“DynaMeshSLAM: A Mesh-based Dynamic Visual SLAMMOT Method”在国际机器人领域TOP期刊 IEEE Robotics and Automation Letters发表。郭迟教授为该文通讯作者,湖北珞珈实验室为第一署名单位。该论文由国家重点研发计划课题“多源PNT智能语义感知与观测信息组件化建模(2022YFB3903801)”支持,也将在10月召开的国际机器人知名会议IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2024)上宣读。
论文将多目标跟踪(MOT)和视觉SLAM方法相结合,使用统一框架联合估计机器人(相机)自身位姿和周边动态物体位姿,解决复杂场景下自动驾驶和机器人导航的关键问题。传统视觉SLAMOT方法通常将动态物体表示为边界框或点云团簇,忽略使用动态物体自身的几何特性及其可以提供的附加约束。该论文提出了一种视觉SLAMMOT新方法“DynaMeshSLAM”。首先,DynaMeshSLAM将动态物体表示为网格Mesh模型,融合网格投影和光流实现多级对象数据关联;其次,提出一种受约束的网格平滑方法,在考虑了投影一致性的情况下,通过平滑网格来修正动态路标点;最后,将变形图(Deformation Graph)纳入物体集束调整(Object BA)中,优化动态物体状态的同时确保了平滑后网格模型的局部刚性。在KITTI-Tracking等大量数据集上实验验证表明,该论文方法在动态物体跟踪和位姿估计方面的指标均领先国际同类工作。
IEEE Robotics and Automation Letter(RA-L)于2015由IEEE机器人与自动化协会(RAS)创刊,2023年影响因子为5.2,是中科院SCI机器人领域TOP期刊,WJCI机器人学科排名5%左右的顶级期刊。该期刊致力于发布高质量、具有创新性的高水平研究成果,并追求对机器人和自动化社区的快速传播和影响力。近年来,郭迟、罗亚荣团队在珞珈实验室支持下与武汉京天机器人公司联合组建了“北斗机器人和智能导航BRAIN实验室”https://www.zhiyuteam.com/,重点开展机器学习与定位导航相融合的智能PNT算法研究,在科学出版社出版《机器人自主智能导航》著作,在RA-L、TNNLS、PR、JFR、TIM以及RSE、GPS SOLUT.、SANA、GSIS、《测绘学报》等发表了多篇智能导航方面的高水平论文。
相关论文链接:
[1]. Yang Liu, Chi Guo*, Yarong Luo, et.al. DynaMeshSLAM: A Mesh-based Dynamic Visual SLAMMOT Method[J]. IEEE Robotics and Automation Letters, 2024, https://doi.org/10.1109/LRA.2024.3396103
[2]. Jiao Zhan, Yarong Luo , Chi Guo*,et.al. YOLOPX: Anchor-free Multi-task Learning Network for Panoptic Driving Perception[J]. Pattern Recognition, 148(4),2024,https://doi.org/10.1016/j.patcog.2023.110152
[3]. Guo Chi, Hu Jianlang, Luo Yarong*. Learning-based Monocular Visual-Inertial Odometry with SE2(3) -EKF[J]. Journal of Field Robotics,2024, https://doi.org/10.1002/rob.22349
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[5]. Yarong Luo,Fei Lu , Chi Guo* ,et.al. Matrix Lie Group based Extended Kalman Filtering for Inertial-Integrated Navigation in the Navigation Frame[J].IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement,2024,73,https://doi.org/10.1109/TIM.2023.3329103
撰文 | 陈思慧
排版 | 史凤玲
编审 | 综合办公室