ETH苏黎世开源Dynablox: 复杂环境下多样动态物体的实时检测

#论文##开源# RAL 2023| ETH苏黎世开源Dynablox: 复杂环境下多样动态物体的实时检测 【Dynablox: Real-Time Detection of Diverse Dynamic Objects in Complex Environments】 开源代码：GitHub - ethz-asl/dynablox: Real-time detection of... 文章链接：Dynablox: Real-Time Detection of Diverse Dynamic O... 实时检测运动物体是机器人在动态环境中自主行动的重要能力。因此，我们提出了一种新颖的基于在线地图的方法，用于在复杂的非结构化环境中进行稳健的移动物体检测，该方法被称为Dynablox。我们方法的核心思想是通过在线机器人操作期间对感知、状态估计和地图制图限制进行建模和考虑，逐步估计高置信度的自由空间区域。这种时空保守的自由空间估计使得能够在不对物体或环境的外观做任何假设的情况下，稳健地检测移动物体成为可能。 这使得我们的方法可以部署在复杂的场景中，如多层建筑物或楼梯，以及各种移动物体，如携带各种物品的人、摆动的门或者滚动的球。我们对真实世界数据集对我们的方法进行了彻底评估，在典型的机器人设置下，实现了86%的IoU，在17 FPS的帧率下。该方法优于最近的基于外观的分类器，并接近离线方法的性能。我们还在一个包含复杂环境中罕见的移动物体的新数据集上展示了其通用性。我们提供了我们的高效实现和新颖数据集的开源版本。