动态场景下的语义SLAM的简单实现

感谢这篇博客在前期给了我一点方向：https://blog.csdn.net/ns2942826077/article/details/103723018

一、前言

之前保研结束，就直接跟着研究生导师开始做毕设，毕设题目是动态场景下的语义SLAM。
我提交给本科这边的毕设要求有三点：
1、基于ORB-SLAM2，结合双目相机数据集构建出稠密点云地图和八叉树地图；
2、基于YOLO等目标检测算法，检测出图像的语义信息并分辨出图像中动态物体和静态物体，并剔除动态物体；
3、构建物体级别的路标并辅助定位，并结合语义信息构建环境的稀疏语义路标点地图；
第一点的实现网上应该有挺多类似的开源代码或者博客，不再赘述（其实是怕讲太多了毕业论文会被查重到自己）
本文主要做的是第二点，第三点之后做好了再来更新

二、代码

代码还是放在了百度云，因为我目前也还在修改中，会有一些的奇奇怪怪的文件，不必理会就是。（什么，你不知道哪些是奇奇怪怪的文件，那就继续往下看吧）
链接：https://pan.baidu.com/s/1nDwrOgntZ4T8jAUPpInlNg
提取码：d5m0

2021.12.9更新
偶然看了下百度云链接的下载次数，发现下载的挺多的

而百度云的下载速度确实有点拉跨，我研究了一下git的上传功能（终于！！已经想研究这个半年了），把这个代码传到了gitee上
链接: https://gitee.com/jy-test/orbslam2_-add-senmantic.

三、整体逻辑

1、整体是基于ORBSLAM2改的啦，再次膜拜大佬们。

2、ORB2的一个默认假设是环境中大部分物体的静态的，因此他就大大方方的提取所有的特征点，然后进行匹配。但是呢，环境中还是会有很多动态的物体，这些特征点匹配上了的话会导致位姿估计错误，没匹配上呢可能会导致跟踪失败。（移动机器人心理：说的就是你们，可恶的人类，你们动来动去的让我迷路了啦！）为了解决这个问题，移动机器人们想出了两个办法：一是消灭所有人类以及所有会动的东西（唔 这还挺有难度的，过几年再干吧），另一个办法就是借助人类目前研究的正火热的深度学习的方法，把动态物体识别出来，不去使用他们的特征点不就完事了。

3、目前已经有了挺多的使用深度学习方法剔除动态点来帮助SLAM的方法，比如有著名的DS-SLAM、DynaSLAM等。但是呢，它们这两个的办法都是把SLAM和语义分割识别相结合的（好吧，使用语义分割还是好处很大的，可以更精确的选中动态物体，不至于浪费静态的点），但是但是它们的运行速度大大降低了，运算成本太高了。于是我使用YOLO目标检测的方法进行动态特征点剔除。

4、我把物体分为三类，高动态、中等动态、低动态（直接认为静态）。只有在特征点处于高动态物体框内，又不处于低动态物体框内时才会把特征点给剔除 。（主要是YOLO框太大了，如果把框内全剔除的话太亏了）
高动态物体主要就是人，又不是在玩木头人游戏，正常场景中的人都是会动的；
低动态物体是电脑、冰箱这种正常人不太会去让它移动的东西；
中动态则是椅子、书本、键盘鼠标这种容易被移动的东西，还有汽车这种静止时一动不动，运动时乱动的东西。

5、总结：大致思路就是先把图片进行目标检测，得到动态物体框，再把结果给ORBSLAM2，让它不要去使用动态物体的特征点。

（由于水平有限，目前这版代码是先在YOLOv5检测得到检测结果以后，再把结果文本文件拿来让ORB去跑。害，还不会python和c++的接口怎么写）
（检测结果储存在ORB_SLAM2_AddSemantic/detect_result/数据集/detect_result 下面）
（编译方法参照orb2的编译方法，运行方法已经存在运行命令文件里面了）

四、代码修改

我修改的地方或者其他我看着可能可以修改的地方都有 //*** 这样的标注，可以直接在文件搜索然后定位到我修改过的地方。

1、添加了Object类

主要用来储存每帧中的物体框和物体类别，在Frame中有Object的指针，因此可以每来一个帧就刷新一次Object类。

2、修改了Frame类

1、加了两个判断函数，判断特征点是否在高动态物体框内，是否在低动态物体框内。
2、对所有未去畸的特征点mvKeys做了个判定，如果特征点被认为是动态物体的，则把特征点坐标改为（-1，-1），而后它就会在之后的校正图像形变的程序里被剔除。

3、修改了Tracking类

改变了GrabImageRGBD函数，在传入参数里加上了检测框。

4、改了System类

System::TrackRGBD函数的传入参数里加上了物体框

5、改了rgb_tum

添加了读取物体框的函数

6、改了FrameDrawer类

还是添加了Object类，使得显示图像可以画出物体框。

大概就是以上这些啦，还有的话应该问题不大了，还有问题可以评论区留言。

五、结果展示

嘿嘿，终于到了结果展示的时候了。

（1）把动态点标红： 可以看到左边的小帅哥右手边的电脑上的特征点是会被提取出来的，虽然这些特征点在小帅哥的物体框内

（2）动态点被剔除的结果：（干净了许多）

说了这么多，那么这个程序的实际运行效果怎么样呢？？


1、在TUM_fr3_walking_xyz数据集中的测试结果表明这个程序的精度已经超过DS-SLAM啦，和DynaSLAM还有点差距。

2、在w_halfsphere数据集则被DS-SLAM和DynaSLAM吊打，哈哈哈，这很正常，毕竟我写程序时一直参考的数据集就是walking_xyz，看起来我这个程序的泛用性不行，毕竟策略太简单了一些。（开了周会之后，老师的建议是可以结合显著性检测的方法，来把动态物体检测框缩小，我觉得还是很可行的，但是还是先把毕设做完先。）

3、当然我的程序速度肯定是要远远快于DS和Dyna的。我用的可是一阶段目标检测算法YOLOv5，他们的都是语义分割算法。完全不是一个量级的速度。

就这样。溜~~~

更新：此篇文章还有后续的一篇，把语义检测线程和slam线程进行了并行，达到了实时运行的效果：
yolov5和orbslam2结合的实现方法 [使用UNIX域socket实现python和c++通信]

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