摘 要：為了解決視覺同步定位與建圖（Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｍａｐｐｉｎｇ，ＳＬＡＭ） 系統(tǒng)在動(dòng)態(tài)場景下容易受到動(dòng)態(tài)物體干擾，導(dǎo)致算法定位精度和魯棒性下降的問題，提出了一種融合ＹＯＬＯｖ５ｓ 輕量級(jí)目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)的視覺ＳＬＡＭ 算法。在ＯＲＢ-ＳＬＡＭ２ 的跟蹤線程中添加了目標(biāo)檢測和剔除動(dòng)態(tài)特征點(diǎn)模塊，通過剔除圖像中的動(dòng)態(tài)特征點(diǎn)，提高ＳＬＡＭ 系統(tǒng)的定位精度和魯棒性。改進(jìn)了ＹＯＬＯｖ５ｓ 的輕量化目標(biāo)檢測算法，提高了網(wǎng)絡(luò)在移動(dòng)設(shè)備中的推理速度和檢測精度。將輕量化目標(biāo)檢測算法與ＯＲＢ 特征點(diǎn)算法結(jié)合，以提取圖像中的語義信息并剔除先驗(yàn)的動(dòng)態(tài)特征。結(jié)合ＬＫ 光流法和對(duì)極幾何約束來剔除動(dòng)態(tài)特征點(diǎn)，并利用剩余的特征點(diǎn)進(jìn)行位姿匹配。在ＴＵＭ 數(shù)據(jù)集上的驗(yàn)證表明，提出的算法與原ＯＲＢ-ＳＬＡＭ２ 相比，在高動(dòng)態(tài)序列下的絕對(duì)軌跡誤差（Ａｂｓｏｌｕｔｅ Ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ Ｅｒｒｏｒ，ＡＴＥ） 和相對(duì)軌跡誤差（Ｒｅｌａｔｉｖｅ Ｐｏｓｅ Ｅｒｒｏｒ，ＲＰＥ） 均提高了９５％ 以上，有效提升了系統(tǒng)的定位精度和魯棒性。相對(duì)當(dāng)前一些優(yōu)秀的ＳＬＡＭ 算法，在精度上也有明顯的提升，并且具有更高的實(shí)時(shí)性，在移動(dòng)設(shè)備中擁有更好的應(yīng)用價(jià)值。

關(guān)鍵詞：視覺同步定位與建圖；動(dòng)態(tài)場景；輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)；目標(biāo)檢測；ＬＫ 光流法

中圖分類號(hào)：ＴＰ３９ 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：Ａ 開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（ＯＳＩＤ）：

文章編號(hào)：１００３－３１０６（２０２４）０４－０９００－１１

０ 引言

同步定位與建圖（Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄＭａｐｐｉｎｇ，ＳＬＡＭ）是移動(dòng)機(jī)器人在進(jìn)入陌生環(huán)境后實(shí)現(xiàn)自主定位與導(dǎo)航的關(guān)鍵技術(shù)［１］，已應(yīng)用于自動(dòng)駕駛、生物醫(yī)療和無人機(jī)等多個(gè)領(lǐng)域。當(dāng)前ＳＬＡＭ 系統(tǒng)主要借助相機(jī)、慣性測量單元（ＩｎｅｒｔｉａｌＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ｕｎｉｔ，ＩＭＵ）、激光雷達(dá)和超聲波雷達(dá)等傳感器，視覺ＳＬＡＭ 是使用相機(jī)作為外部傳感器進(jìn)行ＳＬＡＭ 技術(shù)。得益于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的進(jìn)步，視覺ＳＬＡＭ 以其低廉的成本、豐富的環(huán)境信息和廣泛適應(yīng)性受到了學(xué)者的廣泛研究。在２００７ 年，Ｋｌｅｉｎ等［２］提出了一種基于關(guān)鍵幀的ＳＬＡＭ 解決方案，即并行跟蹤和建圖（Ｐａｒａｌｌｅｌ Ｔｒａｃｋｉｎｇ ａｎｄ Ｍａｐｐｉｎｇ，ＰＴＡＭ），是視覺ＳＬＡＭ 領(lǐng)域的重大突破，使得基于視覺的ＳＬＡＭ 系統(tǒng)成為研究熱點(diǎn)。目前，視覺ＳＬＡＭ 主要分為２ 類：特征點(diǎn)法和直接法。其中，ＰＴＡＭ、ＯＲＢＳＬＡＭ２［３］是基于特征點(diǎn)法的優(yōu)秀算法，而ＬＳＤ-ＳＬＡＭ［４］、ＤＳＯ［５］則是基于直接法的優(yōu)秀算法。當(dāng)前，基于特征點(diǎn)和直接法的視覺ＳＬＡＭ 算法都是建立在靜態(tài)環(huán)境假設(shè)下實(shí)現(xiàn)高精確度和魯棒性，但在現(xiàn)實(shí)的生活場景中會(huì)出現(xiàn)大量諸如行人、動(dòng)物和汽車的動(dòng)態(tài)物體，當(dāng)環(huán)境中出現(xiàn)較多此類動(dòng)態(tài)物體時(shí)，會(huì)使ＳＬＡＭ 系統(tǒng)的定位精度和魯棒性嚴(yán)重下降，甚至導(dǎo)致建圖失敗。

針對(duì)上述在動(dòng)態(tài)環(huán)境中視覺ＳＬＡＭ 遇到的問題，國內(nèi)外學(xué)者主要從基于幾何、基于光流和基于深度學(xué)習(xí)三方面進(jìn)行研究。一是基于幾何的算法，Ｋｕｎｄｕ 等［６］提出了一種方法，通過使用多視幾何約束來檢測物體的靜止或運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。該方法利用對(duì)極線約束和機(jī)器人運(yùn)動(dòng)知識(shí)來估計(jì)圖像像素沿著對(duì)極線的位置界限，以便檢測環(huán)境中的運(yùn)動(dòng)物體。此外，為了準(zhǔn)確分類物體的狀態(tài)，還應(yīng)用了貝葉斯框架來區(qū)分是否為動(dòng)態(tài)物體。Ｐａｌａｚｚｏｌｏ 等［７］提出了一種基于ＴＳＤＦ 的映射方法，能夠在動(dòng)態(tài)環(huán)境中跟蹤相機(jī)的姿態(tài)。該算法采用了有效的直接跟蹤方法，并利用編碼在Ｔｒｕｎｃａｔｅｄ Ｓｉｇｎｅｄ Ｄｉｓｔａｎｃｅ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ（ＴＳＤＦ）中的顏色信息來估計(jì)傳感器的姿態(tài)。同時(shí)，該算法還結(jié)合了體素哈希表示方法，通過基于配準(zhǔn)殘差和空閑空間表示的算法來過濾動(dòng)態(tài)特征，從而實(shí)現(xiàn)了在動(dòng)態(tài)環(huán)境中的稠密建圖。二是基于光流的算法，Ｆａｎｇ 等［８］提出了一種基于點(diǎn)匹配技術(shù)和均勻采樣策略的光流方法有效實(shí)現(xiàn)了檢測和跟蹤移動(dòng)目標(biāo)，并引入卡爾曼濾波器改善了檢測和跟蹤效果，但該算法在提高計(jì)算速度的同時(shí)損失了一部分精度。Ｚｈａｎｇ 等［９］提出了一種基于光流的稠密ＲＧＢＤ ＳＬ通過稠密的ＲＧＢＤ 點(diǎn)云建立三維地圖，使用光流算法來提取當(dāng)前幀與上一幀之間的運(yùn)動(dòng)信息，并計(jì)算相應(yīng)的光流殘差提升更準(zhǔn)確和高效的動(dòng)態(tài)、靜態(tài)分割，然后將動(dòng)態(tài)物體進(jìn)行剔除，在動(dòng)態(tài)和靜態(tài)環(huán)境下都實(shí)現(xiàn)了精準(zhǔn)和高效的性能。三是基于深度學(xué)習(xí)的算法，隨著深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的發(fā)展，越來越多的研究人員運(yùn)用目標(biāo)檢測和語義分割的方法識(shí)別并剔除場景中的動(dòng)態(tài)特征點(diǎn)并取得了優(yōu)秀的效果。清華大學(xué)Ｙｕ 等［１０］在ＯＲＢ-ＳＬＡＭ２ 基礎(chǔ)上提出一種名為ＤＳ-ＳＬＡＭ 的方法。該方法加入了語義分割和稠密地圖創(chuàng)建線程，并采用ＳｅｇＮｅｔ［１１］語義分割網(wǎng)絡(luò)和運(yùn)動(dòng)一致性檢測方法相結(jié)合的方式，以剔除對(duì)系統(tǒng)影響大于設(shè)定閾值的特征點(diǎn)，提高系統(tǒng)在動(dòng)態(tài)環(huán)境下的魯棒性和穩(wěn)定性。該算法經(jīng)過驗(yàn)證具有顯著的效果改進(jìn)。同樣，在ＯＲＢ-ＳＬＡＭ２ 基礎(chǔ)上Ｂｅｓｃｏｓ 等［１２］提出了ＤｙｎａＳＬＡＭ 算法，該算法利用Ｒｅｇｉｏｎ-ｂａｓｅｄ Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ（Ｍａｓｋ Ｒ-ＣＮＮ）［１３］分割和多視圖幾何法結(jié)合來檢測潛在的動(dòng)態(tài)特征并剔除動(dòng)態(tài)元素，從而提升了系統(tǒng)的準(zhǔn)確性，但該算法存在著耗時(shí)嚴(yán)重和實(shí)時(shí)性差的問題。在結(jié)合目標(biāo)檢測方面，Ｚｈｏｎｇ 等［１４］提出了Ｄｅｔｅｃｔ-ＳＬＡＭ系統(tǒng)，將目標(biāo)檢網(wǎng)絡(luò)———Ｓｉｎｇｌｅ Ｓｈｏｔ ＭｕｌｔｉＢｏｘＤｅｔｅｃｔｏｒ（ＳＳＤ）［１５］和ＳＬＡＭ 系統(tǒng)結(jié)合，通過預(yù)訓(xùn)練好的目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)對(duì)圖像序列中物體進(jìn)行檢測，然后在ＯＲＢ 特征提取階段將動(dòng)態(tài)特征點(diǎn)剔除，極大地提高了動(dòng)態(tài)環(huán)境中ＳＬＡＭ 的準(zhǔn)確性和魯棒性。Ｗａｎｇ等［１６］提出了一個(gè)動(dòng)態(tài)場景下的語義ＳＬＡＭ 系統(tǒng)，將深度學(xué)習(xí)方法和基于ＬＵＴ ＳＬＡＭ 相結(jié)合，利用ＹＯＬＯｖ３ 目標(biāo)檢測算法對(duì)特定的運(yùn)動(dòng)物體進(jìn)行檢測并剔除，生成了剔除移動(dòng)物體的稠密點(diǎn)云圖。

為了減少環(huán)境中動(dòng)態(tài)物體對(duì)算法的影響，本文針對(duì)室內(nèi)的動(dòng)態(tài)場景提出了一種融合ＹＯＬＯｖ５ｓ 輕量級(jí)目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)的視覺ＳＬＡＭ 算法，運(yùn)用改進(jìn)后的輕量化目標(biāo)檢測算法、光流法和結(jié)合對(duì)極幾何約束的方法來剔除場景中的動(dòng)態(tài)特征點(diǎn)，在保證實(shí)時(shí)性的同時(shí)提高視覺ＳＬＡＭ 系統(tǒng)在動(dòng)態(tài)場景中的定位精度和魯棒性。

本文有以下兩方面的改進(jìn)和創(chuàng)新：

① 將ＹＯＬＯｖ５ｓ 的原普通卷積替換為更加輕量級(jí)的Ｇｈｏｓｔ 卷積，以減少網(wǎng)絡(luò)參數(shù)大?。辉诰W(wǎng)絡(luò)中添加Ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ（ＣＡ）機(jī)制，以增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于重要信息的捕捉能力；同時(shí)將損失函數(shù)ＣＩｏＵ 修改為ＥＩｏＵ，提高模型的穩(wěn)定性和性能。從而提高算法的推理速度和檢測精度。

② 在ＯＲＢ-ＳＬＡＭ２ 的框架中添加了目標(biāo)檢測模塊和剔除動(dòng)態(tài)特征點(diǎn)模塊，將目標(biāo)檢測算法、ＬＫ 光流法和對(duì)極幾何約束相結(jié)合，以此剔除環(huán)境中的動(dòng)態(tài)特征點(diǎn)。

１ 系統(tǒng)框架與流程

ＯＲＢ-ＳＬＡＭ２ 是一種基于特征點(diǎn)的單目／ 雙目／ＲＧＢ-Ｄ 視覺ＳＬＡＭ 系統(tǒng)，可以通過相機(jī)捕捉的圖像數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)同時(shí)定位和地圖構(gòu)建，具有穩(wěn)定性高、運(yùn)行速度快和易于實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)，是目前視覺ＳＬＡＭ 領(lǐng)域應(yīng)用最為廣泛的系統(tǒng)，包含跟蹤線程、局部建圖和閉環(huán)檢測３ 個(gè)主要的線程，系統(tǒng)框架如圖１所示。

２ 基于ＹＯＬＯｖ５ｓ 的輕量化目標(biāo)檢測算法

ＹＯＬＯ 系列作為一階目標(biāo)檢測算法的杰出代表，相比傳統(tǒng)算法，ＹＯＬＯ 算法的結(jié)構(gòu)簡單，具有較快的檢測速度和較高的檢測精度。ＹＯＬＯｖ５ 在ＹＯＬＯｖ４ 的基礎(chǔ)上優(yōu)化了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、訓(xùn)練策略并進(jìn)行了數(shù)據(jù)增強(qiáng)，使得其在速度和精度上都有所提升。因ＹＯＬＯｖ５ 的輕量化特性，其訓(xùn)練和推理速度比當(dāng)前最新的ＹＯＬＯｖ７ 和ＹＯＬＯｖ８ 也要快很多，并且具有較低的內(nèi)存占用，這使得ＹＯＬＯｖ５ 在移動(dòng)設(shè)備或者資源受限的系統(tǒng)應(yīng)用場景中更具優(yōu)勢，而ＹＯＬＯｖ５ｓ 是ＹＯＬＯｖ５ 系列中模型最小、運(yùn)行速度最快的網(wǎng)絡(luò)［１７］，對(duì)硬件設(shè)備要求較低，因此更適合在移動(dòng)端部署。

考慮到室內(nèi)動(dòng)態(tài)環(huán)境中的檢測對(duì)象以大目標(biāo)為主和移動(dòng)設(shè)備算力的限制，為進(jìn)一步滿足動(dòng)態(tài)場景中的目標(biāo)檢測和保證系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)運(yùn)行的需要，本節(jié)以ＹＯＬＯｖ５ｓ 網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，改進(jìn)了一種基于ＹＯＬＯｖ５ｓ 的輕量化目標(biāo)檢測算法：① 將網(wǎng)絡(luò)的普通卷積替換為更加輕量化的Ｇｈｏｓｔ 卷積，從而減少網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算量，提高運(yùn)行速度；② 在Ｂａｃｋｂｏｎｅ 中添加ＣＡ 注意力機(jī)制，以增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于重要信息的捕捉能力；③ 使用新的ＥＩｏＵ 損失函數(shù)替代原ＹＯＬＯｖ５ｓ使用的ＣＩｏＵ，提高模型的穩(wěn)定性和性能。改進(jìn)后的ＹＯＬＯｖ５ｓ 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖２ 所示。

２． １ 替換Ｇｈｏｓｔ 卷積

隨著計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用場景的不斷擴(kuò)大和多樣化，輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的研究和應(yīng)用成為當(dāng)前熱點(diǎn)之一。在ＹＯＬＯｖ５ｓ 網(wǎng)絡(luò)中，主干網(wǎng)絡(luò)是整個(gè)模型的核心組成部分，決定了模型的性能和速度。然而，傳統(tǒng)的主干網(wǎng)絡(luò)如Ｄａｒｋｎｅｔ５３ 具有較多的參數(shù)和計(jì)算量，導(dǎo)致模型較大且運(yùn)行速度較慢。受限于移動(dòng)設(shè)備的硬件條件和環(huán)境影響，為提高模型的輕量化和速度，本文將ＹＯＬＯｖ５ｓ 網(wǎng)絡(luò)原有的普通卷積層替換為更加輕量化的深度可分離卷積ＧｈｏｓｔＣｏｎｖ，如圖３所示為Ｇｈｏｓｔ 模塊［１８］。

ＧｈｏｓｔＮｅｔ 采用輕量化的分組卷積和通道注意力機(jī)制，以保持高準(zhǔn)確率的同時(shí)減少網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算量和存儲(chǔ)空間；使用反向殘差模塊來加速模型訓(xùn)練和降低模型的復(fù)雜度。因此，將原有的普通卷積層替換為ＧｈｏｓｔＣｏｎｖ 不僅可以提高ＹＯＬＯｖ５ｓ 的速度，還可以減少網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)量和存儲(chǔ)空間，更利于在嵌入式和資源受限的移動(dòng)設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測。

２． ２ 添加ＣＡ 注意力機(jī)制

在深度學(xué)習(xí)中，注意力機(jī)制已被廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、自然語言處理等任務(wù)中，取得了良好的效果。注意力機(jī)制是一種加強(qiáng)模型特征表達(dá)能力的計(jì)算單元，可以讓模型在處理數(shù)據(jù)時(shí)更關(guān)注重要的部分，同時(shí)減少不必要的計(jì)算。在加入Ｇｈｏｓｔ 模塊后，參數(shù)量和計(jì)算量都大幅降低，加快了訓(xùn)練和推理速度，但同時(shí)也減少了網(wǎng)絡(luò)對(duì)全局特征的提取。因此，為減少冗余信息和增強(qiáng)特征圖中重要的特征信息，本文選擇在Ｂａｃｋｂｏｎｅ 添加ＣＡ 機(jī)制［１９］。ＣＡ 機(jī)制模塊如圖４ 所示。

算法流程主要如下：

① 輸入特征圖：特征圖輸入到ＣＡ 機(jī)制中進(jìn)行處理。

② 通道權(quán)重計(jì)算：對(duì)于輸入的特征圖，分別進(jìn)行全局平均池化操作和全局最大池化操作，得到２ 個(gè)不同的特征向量。將這２ 個(gè)特征向量經(jīng)過一個(gè)全連接層進(jìn)行變換，得到一個(gè)通道權(quán)重向量。

③ 特征重要性調(diào)整：將通道權(quán)重向量乘以輸入特征圖，得到加權(quán)特征圖。通道權(quán)重的作用是調(diào)整每個(gè)特征通道的重要性，因此加權(quán)特征圖中每個(gè)通道的特征表示的重要性得到了調(diào)整。

④ 通道信息融合：加權(quán)特征圖通過一個(gè)Ｓｉｇｍｏｉｄ 函數(shù)進(jìn)行激活，得到一個(gè)權(quán)重矩陣。權(quán)重矩陣與輸入特征圖進(jìn)行逐元素相乘，得到經(jīng)過通道信息融合的特征圖，這個(gè)特征圖中的每個(gè)像素都包含了整個(gè)特征圖中所有通道的信息，并且每個(gè)通道的重要性已經(jīng)被調(diào)整。

ＣＡ 機(jī)制作為一種輕量級(jí)通道注意力機(jī)制，與ＳＥ、ＣＢＡＭ 注意力機(jī)制不同，其不涉及空間位置信息，而是關(guān)注不同通道間的關(guān)系和位置信息，通過自適應(yīng)地調(diào)整每個(gè)通道的權(quán)重，可有效地提升ＹＯＬＯｖ５ｓ 網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確性。

２． ３ 引入ＥＩｏＵ 損失函數(shù)

在目標(biāo)檢測中，一個(gè)檢測框與真實(shí)框匹配通常采用Ｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎ ｏｖｅｒ Ｕｎｉｏｎ（ＩｏＵ）指標(biāo)來度量。ＩｏＵ通過計(jì)算檢測框和真實(shí)框之間的重疊部分面積與并集面積之比得到，定義如下：

ＩｏＵ ＝ Ｐ ∩ Ｒ／Ｐ ∪ Ｒ， （１）

式中：Ｐ 為檢測框，Ｒ 為真實(shí)框。ＹＯＬＯｖ５ｓ 使用ＣＩｏＵ［２０］作為模型的損失函數(shù)，ＣＩｏＵ 同時(shí)考慮到回歸框?qū)捀弑壤约罢鎸?shí)框與預(yù)測框中心距離，計(jì)算如下：

式中：ρ２（ｂ，ｂｇｔ ）為圖預(yù)測框和真實(shí)框中心點(diǎn)之間的歐氏距離，ｃ 為能夠同時(shí)包含真實(shí)框和預(yù)測框最小矩形框?qū)蔷€距離，α 為權(quán)重函數(shù)，ｖ 為預(yù)測框和真實(shí)框長寬比的相似性。定義如下：

ＣＩｏＵ 損失函數(shù)已有效解決了ＩｏＵ、ＤＩｏＵ 存在的問題，但由于ｖ 僅反映縱橫比的差異，因此ＣＩｏＵ 可能會(huì)以不恰當(dāng)?shù)姆椒▋?yōu)化相似性，即存在當(dāng)目標(biāo)框非常小或者存在較大的偏移時(shí)，損失函數(shù)的值會(huì)出現(xiàn)較大的偏差。為解決這一問題，本文使用新的ＥＩｏＵ［２１］替換ＣＩｏＵ 作為ＹＯＬＯｖ５ｓ 的損失函數(shù)，ＥＩｏＵ函數(shù)計(jì)算如下：

ＥＩｏＵ 在ＣＩｏＵ 的基礎(chǔ)上計(jì)算寬高的差異值代替了縱橫比，有效解決了ＣＩｏＵ 的問題，并且采用ＦｏｃａｌＬｏｓｓ 處理難易樣本不平衡的問題。引入ＥＩｏＵ 損失函數(shù)的網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練速度更快、收斂更穩(wěn)定，能夠更好地適應(yīng)動(dòng)態(tài)場景下目標(biāo)檢測需求。

３ 動(dòng)態(tài)特征點(diǎn)剔除算法設(shè)計(jì)

３． １ 基于輕量化目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)的語義信息提取

在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，語義信息通常指對(duì)圖像中對(duì)象的類別、位置、姿態(tài)和形狀等高級(jí)概念的理解和表達(dá)，可以利用語義信息理解場景和動(dòng)態(tài)目標(biāo)，以此提升在動(dòng)態(tài)場景下ＳＬＡＭ 系統(tǒng)的魯棒性。

傳統(tǒng)的特征點(diǎn)法ＳＬＡＭ 系統(tǒng)采用特征點(diǎn)提取和匹配的方法，在位姿初始化時(shí)對(duì)兩幀圖像進(jìn)行處理，接著通過ＲＡＮＳＡＣ（Ｒａｎｄｏｍ Ｓａｍｐｌｅ Ｃｏｎｓｅｎｓｕｓ）等方法去除一些誤匹配和動(dòng)態(tài)點(diǎn)。在動(dòng)態(tài)場景中當(dāng)環(huán)境中的動(dòng)態(tài)數(shù)量過多時(shí)，傳統(tǒng)ＳＬＡＭ 系統(tǒng)的位姿初始化精度會(huì)嚴(yán)重下降。考慮本文針對(duì)室內(nèi)場景進(jìn)行研究，場景中的動(dòng)態(tài)目標(biāo)以人或動(dòng)物為主，因此選擇人或動(dòng)物作為先驗(yàn)的動(dòng)態(tài)目標(biāo)。本文在ＯＲＢＳＬＡＭ２的跟蹤線程上添加目標(biāo)檢測模塊，運(yùn)用改進(jìn)后的輕量化網(wǎng)絡(luò)ＹＯＬＯｖ５ｓ 進(jìn)行目標(biāo)檢測，并提取場景中圖像的語義信息，然后將提取的語義信息和ＯＲＢ 特征提取相結(jié)合獲取圖像信息，利用目標(biāo)檢測算法預(yù)測一些先驗(yàn)的動(dòng)態(tài)區(qū)域并剔除其中的動(dòng)態(tài)特征點(diǎn)，將保留下的特征點(diǎn)進(jìn)入下一環(huán)節(jié)進(jìn)行跟蹤匹配，從而獲得更準(zhǔn)確的相機(jī)位姿估計(jì)。

３． ２ 基于光流法的特征跟蹤和匹配

由于光流法只需要對(duì)少量的特征點(diǎn)進(jìn)行追蹤，而不需要處理整張圖像，特征點(diǎn)可以通過快速角點(diǎn)檢測等方法進(jìn)行提取，能夠快速地計(jì)算出相鄰２ 幀圖像中運(yùn)動(dòng)的點(diǎn)，具有很好的實(shí)時(shí)性。因此通過前面語義信息濾除先驗(yàn)動(dòng)態(tài)特征點(diǎn)后，使用ＬＫ 光流法［２２］對(duì)剩余的特征點(diǎn)進(jìn)行追蹤和匹配。ＬＫ 光流法示意如圖５ 所示。

光流法有３ 個(gè)主要假設(shè)條件：① 亮度恒定，這是光流法的基本設(shè)定；② 小運(yùn)動(dòng)，必須滿足；③ 空間一致性。

在ｔ 時(shí)刻處于（ｘ，ｙ）的像素為Ｉ（ｘ，ｙ，ｔ），則ｔ＋ｄｔ時(shí)刻處于（ｘ＋ｄｔ，ｙ＋ｄｔ）的像素點(diǎn)，根據(jù)假設(shè)①有：

Ｉ（ｘ，ｙ，ｔ） ＝ Ｉ（ｘ ＋ ｄｘ，ｙ ＋ ｄｙ，ｔ ＋ ｄｔ）。（６）

根據(jù)假設(shè)②，對(duì)式（６）進(jìn)行泰勒展開并保留一階項(xiàng)：

根據(jù)假設(shè)③，利用最小二乘法完成對(duì)ｕ、ｖ 的求解后，可以對(duì)某個(gè)像素點(diǎn)在圖像中的位置進(jìn)行跟蹤估計(jì)，然后使用光流法對(duì)像素點(diǎn)匹配。

３． ３ 動(dòng)態(tài)特征點(diǎn)剔除

借助語義信息剔除先驗(yàn)的動(dòng)態(tài)特征點(diǎn)和基于光流法獲得基礎(chǔ)矩陣后，可以得到每對(duì)特征點(diǎn)對(duì)應(yīng)的極線，采用對(duì)極幾何約束通過計(jì)算每個(gè)特征點(diǎn)到其對(duì)應(yīng)極線的距離，判斷該點(diǎn)是否為動(dòng)態(tài)特征點(diǎn)。

假設(shè)圖６ 中ｔ１ 、ｔ２ 時(shí)刻的２ 個(gè)像素特征點(diǎn)ｐ１ 、ｐ２是匹配的特征點(diǎn)對(duì)，其齊次坐標(biāo)表示如下：

理想狀態(tài)下點(diǎn)到極線的距離Ｄ ＝ ０，但因相機(jī)獲取的圖像受周圍環(huán)境噪聲、光線等影響會(huì)產(chǎn)生畸變，所以距離Ｄ≠０，因此通過設(shè)置閾值β 來判斷。若Ｄ＞β，則認(rèn)為是動(dòng)態(tài)特征點(diǎn)，進(jìn)行剔除；若Ｄ＜β，則認(rèn)為是靜止的點(diǎn)，予以保留。

考慮到單純地使用一種目標(biāo)檢測或光流法剔除場景中的動(dòng)態(tài)特征點(diǎn)不夠全面，本文將改進(jìn)后的輕量化目標(biāo)檢測算法、光流法以及對(duì)極幾何約束相結(jié)合來剔除場景中的動(dòng)態(tài)特征點(diǎn)。因此在ＯＲＢＳＬＡＭ２ 框架的跟蹤線程中添加了目標(biāo)檢測模塊和剔除動(dòng)態(tài)特征點(diǎn)模塊，改進(jìn)后的跟蹤線程如圖６ 所示。首先，利用改進(jìn)后的ＹＯＬＯｖ５ｓ 輕量化算法來檢測圖像中的目標(biāo)并提取語義信息，將語義信息與ＯＲＢ 特征提取相結(jié)合，剔除先驗(yàn)的動(dòng)態(tài)特征點(diǎn)；其次，采用光流法將剩余的特征點(diǎn)進(jìn)行跟蹤匹配并計(jì)算出基礎(chǔ)矩陣；最后，使用對(duì)極幾何約束設(shè)置的閾值進(jìn)行第二次剔除動(dòng)態(tài)特征點(diǎn)。剩余的靜態(tài)特征點(diǎn)被用于位姿估計(jì)，以減少環(huán)境中動(dòng)態(tài)物體的影響，從而提升系統(tǒng)的魯棒性和定位精度。

４ 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

為驗(yàn)證本文提出的算法整體性能和有效性，分別對(duì)２、３ 節(jié)改進(jìn)后的算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

４． １ 輕量化目標(biāo)檢測算法驗(yàn)證

４． １． １ 數(shù)據(jù)集

考慮到室內(nèi)場景中的動(dòng)態(tài)物體以人為主，為驗(yàn)證改進(jìn)后的ＹＯＬＯｖ５ｓ 算法的有效性，本實(shí)驗(yàn)選取了ＣＯＣＯ 數(shù)據(jù)集中“人”類別的圖片進(jìn)行訓(xùn)練和測試，共計(jì)１０ ８００ 張圖片。

４． １． ２ 性能評(píng)估

目標(biāo)檢測算法的性能通常用均值平均精度（ｍｅａｎ Ａｖｅｒａｇｅ Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ，ｍＡＰ）反映模型在召回率不同的情況下的精度表現(xiàn)，較高的ｍＡＰ 值表示模型在高召回率下能保持較高的準(zhǔn)確率，因此ｍＡＰ 值越高，說明模型的性能越好。計(jì)算如下：

本文進(jìn)行了消融實(shí)驗(yàn)，比較了采用不同策略（替換Ｇｈｏｓｔ 卷積、添加ＣＡ 機(jī)制和引入ＥＩｏＵ 損失函數(shù)）對(duì)模型性能的影響。在數(shù)據(jù)集上，通過設(shè)置ＩｏＵ閾值為０． ５，以ｍＡＰ ＠ ０． ５ 作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，結(jié)果如表１ 所示。

從表１ 可以看出，相比原版ＹＯＬＯｖ５ｓ 算法，使用Ｇｈｏｓｔ 卷積替換原卷積后，模型參數(shù)量降低至３． ３５ ＭＢ，檢測速度提高了２９ 幀／ 秒，檢測精度略有降低１． ９％ 。此外，添加ＣＡ 機(jī)制和ＥＩｏＵ 損失函數(shù)對(duì)檢測精度均有一定提升。與原版相比，本文改進(jìn)的算法在ｍＡＰ 上增加了３． ９％ ，模型大小減小了４０． ２％ ，檢測速度提高了１９ 幀／ 秒。這些改進(jìn)實(shí)現(xiàn)了對(duì)輕量級(jí)目標(biāo)檢測算法在移動(dòng)設(shè)備上的需求，既提高了檢測精度又滿足了實(shí)時(shí)性的要求。

４． ２ 改進(jìn)后ＯＲＢＳＬＡＭ２ 算法驗(yàn)證

４． ２． １ ＴＭＵ 數(shù)據(jù)集

為驗(yàn)證改進(jìn)后ＯＲＢＳＬＡＭ２ 算法的有效性，采用由德國慕尼黑工業(yè)大學(xué)提供的ＴＵＭ 數(shù)據(jù)集［２３］，它包含了機(jī)器人在室內(nèi)環(huán)境中采集的ＲＧＢＤ 彩色圖像和深度圖像，已成為ＳＬＡＭ 領(lǐng)域最廣泛使用的評(píng)估數(shù)據(jù)集之一，被用于評(píng)估和比較不同算法的性能。本文選取了ＴＵＭ 數(shù)據(jù)集中４ 個(gè)不同的圖像序列ｆｒ３ ＿ ｗａｌｋｉｎｇ ＿ ｘｙｚ、ｆｒ３ ＿ ｗａｌｋｉｎｇ ＿ ｈａｌｆｓｐｈｅｒｅ、ｆｒ３ ＿ｗａｌｋｉｎｇ＿ｓｔａｔｉｃ 和ｆｒ３ ＿ｓｉｔｔｉｎｇ＿ｓｔａｔｉｃ。其中ｗａｌｋｉｎｇ 序列是高動(dòng)態(tài)場景下的數(shù)據(jù)集，ｓｉｔｔｉｎｇ 序列是低動(dòng)態(tài)場景下的數(shù)據(jù)集。

４． ２． ２ 動(dòng)態(tài)特征點(diǎn)剔除效果對(duì)比

在動(dòng)態(tài)特征點(diǎn)剔除過程中，為了保留存在于動(dòng)態(tài)物體檢測框中的靜態(tài)目標(biāo)特征點(diǎn)，本文將能檢測到的物體分為高動(dòng)態(tài)、中等動(dòng)態(tài)和低動(dòng)態(tài)物體。僅當(dāng)物體的特征點(diǎn)處于高動(dòng)態(tài)物體檢測框并且未處于低動(dòng)態(tài)物體檢測框時(shí)才將其剔除。圖７ 展示了動(dòng)態(tài)特征點(diǎn)剔除前后的效果，其中圖７ （ａ）為剔除前的特征點(diǎn)圖像，圖７ （ｂ）為運(yùn)用本文算法剔除動(dòng)態(tài)特征點(diǎn)后的圖像。改進(jìn)后的方法有效檢測圖像中的物體信息，并剔除了場景中的高動(dòng)態(tài)物體“人”，同時(shí)保留了“電腦”“鍵盤”“椅子”等低動(dòng)態(tài)物體。

４． ２． ３ 軌跡誤差結(jié)果對(duì)比

實(shí)驗(yàn)結(jié)果采用絕對(duì)軌跡誤差（ＡｂｓｏｌｕｔｅＴｒａｊｅｃｔｏｒｙ Ｅｒｒｏｒ，ＡＴＥ ）和相對(duì)軌跡誤差（ＲｅｌａｔｉｖｅＰｏｓｅ Ｅｒｒｏｒ，ＲＰＥ）作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，并使用均方根誤差（ＲＭＳＥ）、平均誤差（Ｍｅａｎ）和標(biāo)準(zhǔn)差（ＳＤ）來衡量。同時(shí)將提升效率定義為Ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ：

Ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ ＝ （（ｍ － ｎ）／ｎ） × １００％ ， （１５）

式中：ｍ、ｎ 分別是本文方法和ＯＲＢ＿ＳＬＡＭ２ 的運(yùn)算結(jié)果。表２、表３ 和表４ 分別為改進(jìn)前后算法的ＡＴＥ、ＲＰＥ（平移部分）和ＲＰＥ（旋轉(zhuǎn)部分）運(yùn)算結(jié)果。

在ＡＴＥ 方面，從表２ 中可以看出，本文改進(jìn)后的算法相比于原ＯＲＢＳＬＡＭ２ 算法在ｆｒ３ ＿ｗａｌｋｉｎｇ＿ｘｙｚ 序列中ＲＭＳＥ、Ｍｅａｎ 和ＳＤ 分別提升了９７． ４６％ 、９７． ５５％ 和９７． １５％ ，其他３ 個(gè)動(dòng)態(tài)序列中也有明顯的提升。該對(duì)比實(shí)驗(yàn)證明了本文算法在高動(dòng)態(tài)場景中具有較好的性能，可以顯著提升定位精度和魯棒性。在低動(dòng)態(tài)序列ｆｒ３＿ｓｉｔｔｉｎｇ＿ｓｔａｔｉｃ 中ＲＭＳＥ、Ｍｅａｎ和ＳＤ 僅僅提升了１１． ６３％ 、９． ３３％ 和９． ３０％ ，提升效果相對(duì)不明顯。在低動(dòng)態(tài)序列中，絕大多數(shù)物體的位置、姿態(tài)是相對(duì)固定的，因此在序列中很難找到具有顯著動(dòng)態(tài)特征的物體或者區(qū)域，導(dǎo)致可以用來進(jìn)行跟蹤的特征點(diǎn)非常有限，而ＯＲＢＳＬＡＭ２ 在低動(dòng)態(tài)環(huán)境下具有較好的表現(xiàn)，因此很難在低動(dòng)態(tài)序列中大幅提高其性能。在ＲＰＥ 方面，從表３ 和表４可以看出在高動(dòng)態(tài)序列中提升效果明顯，同樣在低動(dòng)態(tài)序列中提升效果不明顯。

為了更加直觀體現(xiàn)本文算法與ＯＲＢ-ＳＬＡＭ２ 算法的效果對(duì)比，分別繪制了高動(dòng)態(tài)序列下的ＡＴＥ 和ＲＰＥ 對(duì)比圖，其中ＯＲＢＳＬＡＭ２ 算法（上），本文算法（下）。圖８ 為ＡＴＥ 對(duì)比，圖中的黑色曲線表示相機(jī)的真實(shí)軌跡，藍(lán)色部分表示估計(jì)的軌跡。紅色線段則是二者的誤差，誤差越小，紅色線段就越短，表示系統(tǒng)的精度越高。圖９ 為ＲＰＥ 對(duì)比，可以看出本文算法相比于ＯＲＢＳＬＡＭ２ 算法，誤差的波動(dòng)范圍很小，其穩(wěn)定性更好。不難看出，在動(dòng)態(tài)場景下本文算法相比原算法的定位精度和魯棒性都有顯著的提升。

４． ２． ４ 其他算法對(duì)比

為了驗(yàn)證本文算法的先進(jìn)性，將其與近年來比較優(yōu)秀的ＳＬＡＭ 算法進(jìn)行了比較。其中，ＤＳ-ＳＬＡＭ和ＤｙｎａＳＬＡＭ 是基于ＯＲＢ-ＳＬＡＭ２ 框架，采用語義分割算法提取動(dòng)態(tài)場景的語義信息；ＤｅｔｅｃｔＳＬＡＭ 則利用ＹＯＬＯｖ３ 目標(biāo)檢測算法對(duì)特定的動(dòng)態(tài)物體進(jìn)行檢測并剔除；文獻(xiàn)［２４］是基于幾何與運(yùn)動(dòng)約束進(jìn)行特征匹配，來減少動(dòng)態(tài)特征點(diǎn)和錯(cuò)誤匹配點(diǎn)的影響。表５ 和表６ 展示了本文算法與其他算法誤差對(duì)比和部分算法平均運(yùn)行時(shí)間對(duì)比。

綜合比較表５ 和表６ 可以看出，與ＤＳ-ＳＬＡＭ 算法相比，本文算法在高動(dòng)態(tài)場景下的定位精度和運(yùn)行時(shí)間效率均得到了顯著提升，在ｗａｌｋｉｎｇ＿ｘｙｚ 和ｗａｌｋｉｎｇ ＿ ｓｔａｔｉｃ 序列上ＡＴＥ 的ＲＭＳＥ 分別降低了３１． ６％ 、６． ２％ ，平均運(yùn)行時(shí)間降低了３９． ２％ ；與ＤｙｎａＳＬＡＭ 算法相比，本文算法在定位精度方面的表現(xiàn)相近，但在運(yùn)行時(shí)間方面快了７ 倍多，運(yùn)行速度更快，這是因?yàn)椋模睿幔樱蹋粒?采用了Ｍａｓｋ Ｒ-ＣＮＮ 實(shí)例分割算法，處理圖像時(shí)較為耗時(shí)；同時(shí)，與ＤｅｔｅｃｔＳＬＡＭ 算法和文獻(xiàn)［２４］中的算法進(jìn)行對(duì)比，本文算法在定位精度也有著不同程度的提升。通過以上比較，進(jìn)一步驗(yàn)證了本文算法的先進(jìn)性。

５ 結(jié)束語

本文提出了一種融合ＹＯＬＯｖ５ｓ 輕量級(jí)目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)的視覺ＳＬＡＭ 算法，旨在解決動(dòng)態(tài)場景下視覺ＳＬＡＭ 系統(tǒng)受到動(dòng)態(tài)物體影響導(dǎo)致定位精度和魯棒性下降的問題。該算法采用了基于ＹＯＬＯｖ５ｓ 的輕量化目標(biāo)檢測算法來實(shí)時(shí)檢測動(dòng)態(tài)物體，再結(jié)合ＯＲＢ-ＳＬＡＭ２ 算法提取圖像中的語義信息并剔除先驗(yàn)的動(dòng)態(tài)特征，最后通過ＬＫ 光流法和對(duì)極幾何約束來剔除動(dòng)態(tài)特征點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比原ＯＲＢＳＬＡＭ２ 算法，該算法在高動(dòng)態(tài)序列下的ＡＴＥ 和ＲＰＥ 均提高了９５％ 以上，并且在保證實(shí)時(shí)性的同時(shí)，提高了定位精度和魯棒性，相比當(dāng)前一些優(yōu)秀的ＳＬＡＭ 算法，在精度和實(shí)時(shí)性上有著顯著的提升。因此，本文提出的融合ＹＯＬＯｖ５ｓ 目標(biāo)檢測的視覺ＳＬＡＭ 算法具有較好的實(shí)際應(yīng)用前景。下一步，考慮采用多傳感器融合和使用新的算法框架（如ＯＲＢ-ＳＬＡＭ３）進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn)，使算法適應(yīng)更多場景的需要。

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［２１］ ＺＨＡＮＧ Ｙ Ｆ，ＲＥＮ Ｗ Ｑ，ＺＨＡＮＧ Ｚ，ｅｔ ａｌ． Ｆｏｃａｌ ａｎｄ Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ＩＯＵ Ｌｏｓｓ ｆｏｒ Ａｃｃｕｒａｔｅ Ｂｏｕｎｄｉｎｇ Ｂｏｘ Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ［Ｊ］． Ｎｅｕｒｏｃｏｍｐｕｔｉｎｇ，２０２１，５０６：１４６－１５７．

［２２］ ＬＵＣＡＳ Ｂ Ｄ，ＫＡＮＡＤＥ Ｔ． Ａｎ Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ Ｉｍａｇｅ ＲｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｉｑｕｅ ｗｉｔｈ ａｎ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｔｏ Ｓｔｅｒｅｏ Ｖｉｓｉｏｎ［Ｃ］∥ＩＪＣＡＩ’８１：Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ７ｔｈ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｉｎｔ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ． Ｖａｎｃｏｕｖｅｒ：Ｍｏｒｇａｎ Ｋａｕｆｍａｎｎ Ｐｕｂｌｉｓｈｅｒｓ Ｉｎｃ． ，１９８１：６７４－６７９．

［２３］ ＳＴＵＲＭ Ｊ，ＥＮＧＥＬＨＡＲＤ Ｎ，ＥＮＤＲＥＳ Ｆ，ｅｔ ａｌ． Ａ Ｂｅｎｃｈｍａｒｋ ｆｏｒ ｔｈｅ Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｏｆ ＲＧＢＤ ＳＬＡＭ Ｓｙｓｔｅｍｓ［Ｃ］∥ＩＥＥＥ ／ ＲＳＪ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｒｏｂｏｔｓａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ． Ｖｉｌａｍｏｕｒａ：ＩＥＥＥ，２０１２：５７３－ ５８０．

［２４］ 艾青林，劉剛江，徐巧寧． 動(dòng)態(tài)環(huán)境下基于改進(jìn)幾何與運(yùn)動(dòng)約束的機(jī)器人ＲＧＢＤ ＳＬＡＭ 算法［Ｊ］． 機(jī)器人，２０２１，４３（２）：１６７－１７６．

作者簡介

趙燕成 男，（１９９９—），碩士研究生。主要研究方向：視覺ＳＬＡＭ、深度學(xué)習(xí)。

魏天旭 男，（１９９７—），碩士研究生。主要研究方向：深度學(xué)習(xí)、網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)。

仝 棣 男，（１９９６—），碩士研究生。主要研究方向：目標(biāo)檢測、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

（*通信作者）趙景波 男，（１９７１—），博士，教授。主要研究方向：機(jī)器人工程、計(jì)算機(jī)控制。

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金（５１４７５２５１）；青島市民生計(jì)劃（２２３７ｘｄｎｙ１８ｎｓｈ）