RSV-SLAM: Toward Real-Time Semantic Visual SLAM in Indoor Dynamic Environments

📄 arXiv: 2510.02616v1 📥 PDF

作者: Mobin Habibpour, Alireza Nemati, Ali Meghdari, Alireza Taheri, Shima Nazari

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-02

备注: Proceedings of SAI Intelligent Systems Conference 2023

DOI: 10.1007/978-3-031-47724-9_55

💡 一句话要点

提出RSV-SLAM，用于室内动态环境中实时语义视觉SLAM

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 视觉SLAM 动态环境 语义分割 深度学习 RGBD 扩展卡尔曼滤波器 生成网络

📋 核心要点

  1. 现有视觉SLAM方法大多基于静态环境假设，在动态环境中表现不佳，鲁棒性面临挑战。
  2. 该方法将深度学习语义信息融入SLAM，检测并去除动态物体的影响，维护静态地图以实现鲁棒跟踪。
  3. 实验结果表明，在TUM数据集上，该方法在接近实时的速度下，实现了与先进方法相当的定位精度。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种专为动态环境设计的实时语义RGBD SLAM方法。该系统能够有效检测移动物体，并维护静态地图以确保鲁棒的相机追踪。核心创新是将基于深度学习的语义信息融入SLAM系统，以减轻动态物体的影响。此外，通过集成扩展卡尔曼滤波器来增强语义分割过程，从而识别可能暂时静止的动态物体。还实现了一个生成网络来填充属于动态物体的输入图像中缺失的区域。该高度模块化的框架已在ROS平台上实现，在GTX1080上可达到约22 fps。在TUM数据集的动态序列上进行的基准测试表明，与最先进的方法相比，该方法在接近实时的运行速度下，提供了具有竞争力的定位误差。源代码已公开。

🔬 方法详解

问题定义：现有的视觉SLAM方法在动态环境中面临挑战，因为它们通常假设环境是静态的。动态物体的存在会导致特征匹配错误，从而降低定位和建图的精度和鲁棒性。因此，需要一种能够在动态环境中有效工作的SLAM系统。

核心思路：该论文的核心思路是将深度学习的语义分割能力引入到SLAM系统中，利用语义信息来识别和分割动态物体，然后将这些动态物体从SLAM过程中移除，从而保证SLAM系统只基于静态环境进行定位和建图。这样可以有效地提高SLAM系统在动态环境中的鲁棒性。

技术框架：该系统是一个模块化的框架，主要包含以下几个模块：1) RGBD图像输入；2) 深度学习语义分割，用于识别图像中的动态物体；3) 扩展卡尔曼滤波器（EKF），用于进一步识别暂时静止的动态物体；4) 生成网络，用于填充被动态物体遮挡的区域；5) 基于静态地图的相机位姿估计；6) 地图构建和优化。整个框架在ROS平台上实现。

关键创新：该论文的关键创新在于将深度学习的语义信息与传统的SLAM系统相结合，通过语义分割来识别和处理动态物体，从而提高了SLAM系统在动态环境中的鲁棒性。此外，使用扩展卡尔曼滤波器来处理暂时静止的动态物体，并使用生成网络来填充被动态物体遮挡的区域，进一步提高了系统的性能。

关键设计：语义分割网络使用了预训练的深度学习模型，并针对特定场景进行了微调。扩展卡尔曼滤波器用于跟踪动态物体的运动状态，并预测其未来的位置。生成网络使用对抗生成网络（GAN）结构，用于生成被动态物体遮挡的区域的图像。损失函数包括图像重建损失和对抗损失，以保证生成图像的质量。

📊 实验亮点

该方法在TUM数据集的动态序列上进行了评估，实验结果表明，与最先进的SLAM方法相比，该方法在定位精度上具有竞争力，同时保持了接近实时的运行速度（约22fps）。这表明该方法在动态环境中具有良好的性能和实用性。源代码已公开，方便其他研究者进行复现和改进。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于社交机器人、服务机器人、自动驾驶等领域。在这些场景中，机器人需要在动态环境中进行导航和交互。通过使用该方法，机器人可以更准确地定位自身位置，并构建可靠的环境地图，从而实现更安全、更高效的自主导航和交互。未来，该技术可以进一步扩展到更复杂的动态环境，例如人群密集的场所或交通繁忙的道路。

📄 摘要（原文）

Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) plays an important role in many robotics fields, including social robots. Many of the available visual SLAM methods are based on the assumption of a static world and struggle in dynamic environments. In the current study, we introduce a real-time semantic RGBD SLAM approach designed specifically for dynamic environments. Our proposed system can effectively detect moving objects and maintain a static map to ensure robust camera tracking. The key innovation of our approach is the incorporation of deep learning-based semantic information into SLAM systems to mitigate the impact of dynamic objects. Additionally, we enhance the semantic segmentation process by integrating an Extended Kalman filter to identify dynamic objects that may be temporarily idle. We have also implemented a generative network to fill in the missing regions of input images belonging to dynamic objects. This highly modular framework has been implemented on the ROS platform and can achieve around 22 fps on a GTX1080. Benchmarking the developed pipeline on dynamic sequences from the TUM dataset suggests that the proposed approach delivers competitive localization error in comparison with the state-of-the-art methods, all while operating in near real-time. The source code is publicly available.