摘要
本发明涉及一种基于运动概率处理动态干扰的三维高斯环境感知与定位方法,包括:获取三维高斯点的运动概率;根据初步的高斯点的运动概率获取高斯点的动静态属性;得到最终的高斯点的运动概率;构造基于运动概率的损失和基于边缘扭曲的损失,得到整体渲染损失函数;对整体渲染损失函数中的参数、最终的高斯点的运动概率进行优化。本发明通过采用可移动端部署的YOLOv7模型提供语义框,将实例分割和几何方法经过方差加权融合得到高斯点的运动概率,将高斯点分类为动态或静态,从而提高位姿估计精度并减少场景地图中的伪影;对地图进行稠密化,并恢复被错误标记为动态的静态高斯点和对应的特征点,实现跟踪和渲染信息的同时优化,避免冗余的解耦处理。
技术关键词
定位方法
运动
计算机程序指令
高斯金字塔
动态
图像
跟踪系统
移动端
语义
矩阵
实例分割
标记
相机
关键帧
特征点
金字塔结构
颜色误差
处理器
光度
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训练系统
状态监控系统
模拟系统
地理信息数据
动态更新
动态路径规划方法
融合注意力机制
深度Q网络
方格
引入注意力机制