【摘 要】
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动态场景稠密重建是机器人领域和计算机视觉领域的重要交叉点,是智能机器人走向应用的重要步骤。随着消费级RGB-D相机的出现,RGB-D图像能够以廉价且高效的方式获取,使得基于截断符号距离函数（TSDF,Truncated Signed Distance Function）和面元（Surfel）的稠密重建方法迅速发展,动态场景重建也成为了目前该领域亟待解决的问题。围绕着"如何在动态场景中进行鲁棒地定位
【出 处】
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第21届中国系统仿真技术及其应用学术年会论文集
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动态场景稠密重建是机器人领域和计算机视觉领域的重要交叉点,是智能机器人走向应用的重要步骤。随着消费级RGB-D相机的出现,RGB-D图像能够以廉价且高效的方式获取,使得基于截断符号距离函数（TSDF,Truncated Signed Distance Function）和面元（Surfel）的稠密重建方法迅速发展,动态场景重建也成为了目前该领域亟待解决的问题。围绕着"如何在动态场景中进行鲁棒地定位与建图"和"如何处理动态物体"这两个问题,主要有三种策略:一,隐式处理;二,显式地识别并剔除动态元素;三,物体级的动态场景重建。文章针对每种处理策略,介绍了一些典型的重建系统,并对每个系统采用策略和方法进行了细致的分析与对比。同时,考虑到语义信息在稠密重建中的应用越来越广泛,文章还介绍了语义重建,作为对物体级重建方法的补充。
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