一种基于亚特兰大世界和语义信息的室内SLAM方法

一种基于亚特兰大世界和语义信息的室内SLAM方法属于同时定位与建图技术领域。该方法结合了改进后的语义分割网络，生成带有语义信息的平面实例掩膜，并通过PCA主成分分析方法提取平面参数；匀速跟踪模型与平面参数完成平面匹配，并且使用重力方向将不符合亚特兰大结构的平面剔除掉；最后，检测亚特兰大坐标系并通过平面匹配的结果完成对亚特兰大坐标系的匹配，使用匹配的结果进行位姿估计，并对亚特兰大坐标系进行校正。该方法能够应用到实际物理环境中，减少弱纹理环境下累积误差对视觉里程计位姿估计的影响，提供鲁棒、高精度的定位信息。