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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: VISUAL SLAM IN DYNAMIC ENVIRONMENTS USING PANOPTIC SEGMENTATION Autor: GABRIEL FISCHER ABATI
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
MARCO ANTONIO MEGGIOLARO - ADVISOR
JOAO CARLOS VIRGOLINO SOARES - CO-ADVISOR
Nº do Conteudo: 63634
Catalogação: 10/08/2023 Idioma(s): ENGLISH - UNITED STATES
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=63634@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=63634@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.63634
Resumo:
Título: VISUAL SLAM IN DYNAMIC ENVIRONMENTS USING PANOPTIC SEGMENTATION Autor: GABRIEL FISCHER ABATI
JOAO CARLOS VIRGOLINO SOARES - CO-ADVISOR
Nº do Conteudo: 63634
Catalogação: 10/08/2023 Idioma(s): ENGLISH - UNITED STATES
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=63634@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=63634@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.63634
Resumo:
Mobile robots have become popular in recent years due to their ability
to operate autonomously and accomplish tasks that would otherwise be too
dangerous, repetitive, or tedious for humans. The robot must have a map of
its surroundings and an estimate of its location within this map to achieve
full autonomy in navigation. The Simultaneous Localization and Mapping
(SLAM) problem is concerned with determining both the map and localization
concurrently using sensor measurements. Visual SLAM involves estimating the
location and map of a mobile robot using only visual information captured by
cameras. Utilizing cameras for sensing provides a significant advantage, as they
enable solving computer vision tasks that offer high-level information about
the scene, including object detection, segmentation, and recognition. There
are several visual SLAM systems in the literature with high accuracy and
performance, but the majority of them are not robust in dynamic scenarios.
The ones that deal with dynamic content in the scenes usually rely on
deep learning-based methods to detect and filter dynamic objects. However,
these methods cannot deal with unknown objects. This work presents a new
visual SLAM system robust to dynamic environments, even in the presence
of unknown moving objects. It uses Panoptic Segmentation to filter dynamic
objects from the scene during the state estimation process. The proposed
methodology is based on ORB-SLAM3, a state-of-the-art SLAM system for
static environments. The implementation was tested using real-world datasets
and compared with several systems from the literature, including DynaSLAM,
DS-SLAM and SaD-SLAM. Also, the proposed system surpasses ORB-SLAM3
results in a custom dataset composed of dynamic environments with unknown
moving objects.
Descrição | Arquivo |
COMPLETE |