动态环境下视觉定位与建图的运动分割研究进展

动态环境中视觉定位与建图系统受环境中动态物体的影响，定位与建图误差增加同时鲁棒性下降。而对输入图像的运动分割可显著提高动态环境下视觉定位与建图系统的性能。动态环境中的动态物体可分为运动物体与潜在运动物体。当前动态物体识别方法存在运动主体混乱、实时性差的问题。因此，综述了视觉定位与建图系统在动态环境下的运动分割策略。首先，从场景的预设条件出发，将运动分割策略分为基于图像主体静止假设方法、基于先验语义知识的方法和不引入假设的多传感融合方法；然后，对这三类方法进行总结，并分析各方法的准确性和实时性；最后，针对视觉定位与建图系统在动态环境下运动分割策略的准确性、实时性难以平衡的问题，讨论并展望了动态环境下运动分割方法的发展趋势。