SLAM-动态语义SLAM-目标检测+VSLAM+光流+多视角几何动态物体检测+octomap地图+目标数据库-优质项目.zip

 # 修改 1.0 添加一个点云建图线程，接收来自 Tracking线程的关键帧。 使用 彩色图和深度图 生成点云 对关键帧 的 彩色图 使用 mobilenetv2-ssd-lite 进行目标检测。 对每个目标区域 的点云计算 点云中心 3D包围框信息 ( 会使用深度均值进行滤波)。(方案2，点云分割聚类后和2d框计算交并比) 加入到 语义目标数据库中。 当 是相同的类别且位置中心没有太大的变化，则认为是同一个物体，融合相关信息。 2.0 对关键点使用 动点检测算法进行过滤 在原地图构建类中 加入 octomap地图构建部分 其次对关键帧使用新的 目标检测线程进行 检测 在构建octomap地图的同时构建语义目标数据库 保存和载入 orb-slam2地图和octomap地图 3.0 想法: 使用语义分割/实例分割 构建更精细的 语义目标数据库 使用 目标检测结果和 动点检测算法对 关键点进行 过滤 建图时 除去 动点 和 检测结果中的先验动点 # 参考 [mobilenetv2-ssd-lite 目标检测](https://github.com/Ewenwan/MVision/tree/master/CNN/HighPerformanceComputing/example) [图漾相机](https://github.com/Ewenwan/MVision/tree/master/stereo/RGBD/orb_slam2_rgbd) [oRB_SLAM2](https://github.com/Ewenwan/MVision/tree/master/vSLAM/oRB_SLAM2) [Octomap建图参考](https://github.com/Ewenwan/ORB-SLAM-RGBD-with-Octomap) [ OctoMap/octomap_mapping 官方建图参考 2D导航等](https://github.com/Ewenwan/octomap_mapping) [OctomapBuilder.cc](https://github.com/XinkeAE/Active-ORB-SLAM2/blob/master/src/OctomapBuilder.cc) [DynamicSemanticMapping 动态场景建图](https://github.com/Ewenwan/DynamicSemanticMapping) [orb-slam2地图保存](https://github.com/MRwangmaomao/ORB_SLAM2_SaveMap_Catkin/blob/master/src/Map.cc) [地图保存2](https://github.com/XinkeAE/Active-ORB-SLAM2/blob/master/src/Map.cc) [[ORB-SLAM2] ORB-SLAM中的ORB特征（提取）](https://zhuanlan.zhihu.com/p/61738607) > 动态环境处理 [dynslam 光流运动 语义分割](http://www.cvlibs.net/publications/Barsan2018ICRA.pdf) [DynaSLAM 多视角几何 语义分割](https://arxiv.org/pdf/1806.05620.pdf) [光流运动一致性检测，投影点距离基线距离阈值 语义分割 DS-SLAM ](https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1809/1809.08379.pdf) [代码](https://github.com/ivipsourcecode/DS-SLAM) [相机运动 与 像素点运动比较 阈值](http://sci-hub.tw/https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0167865518308523) > 语义信息融合 [Towards Semantic SLAM using a Monocular Camera ](http://webdiis.unizar.es/~jcivera/papers/civera_etal_iros11.pdf) [Probabilistic Data Association for Semantic SLAM](https://www.cis.upenn.edu/~kostas/mypub.dir/bowman17icra.pdf) [VSO: Visual Semantic Odometry](https://demuc.de/papers/lianos2018vso.pdf)