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文章：DOT: Dynamic Object Tracking for Visual SLAM
作者：Irene Ballester， Alejandro Fontan， Javier Civera
翻译：分享者
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●论文摘要
在本文中，我们提出了DOT（dynamic object tracking，动态目标跟踪）系统，它是在现有SLAM系统的基础上增加的一个前端，可以显著提高SLAM系统在高动态环境下的鲁棒性和准确性。DOT系统结合了实例分割和多视图几何生成动态对象的mask，使基于刚性场景模型的SLAM系统在优化时避免此类mask图像区域。
为了确定哪些目标实际在移动，首先是对潜在的移动对象进行对象的实例分割，然后根据估计的相机运动，通过最小化光度重投影误差来跟踪这些对象。与其他方法相比，这种短期跟踪的方法提高了分割的准确性。最终，根据结果只生成实际的动态对象的mask。我们在三个公共数据集中用ORB-SLAM 2对DOT进行了评估。实验结果表明，该方法显著提高了ORB-SLAM 2的精度和鲁棒性，特别是在高动态场景下。
● 内容精华
DOT系统概述
下图显示了DOT系统的概述。DOT的输入是一定视频速率下的RGB-D或立体图像，其输出是对场景的静态和动态元素进行编码的mask，可直接用于SLAM或里程计系统。第一个模块（实例分割）对应于CNN，该CNN以像素方式分割出所有潜在的动态对象。在我们的实验中，使用自动驾驶数据集，只有汽车被分割成潜在的运动。由于DOT是从一帧到另一帧跟踪mask图像，因此不需要在每一帧都执行此操作。图像处理模块提取并分割属于图像静态区域的点和动态对象中的点。仅使用场景的静态部分用来跟踪相机位姿。
判断物体在运动吗？使用几何标准确定网络标记为潜在动态的对象是否确实在移动。此信息用于更新编码每个帧的静态和动态区域的mask，并为里程计/SLAM视觉系统提供信息。
最后，DOT动态物体的跟踪不需要对每一帧的运动进行估计（因此不需要对每一帧图像进行新的运动估计）。考虑到实例分割的巨大计算量，这可能是DOT与其他最新方法相比的一个优势所在。
实例分割
使用deep network Detectron2分割图像中所有可能移动的实例。对网络的输出进行了修改，以在一幅图像中获得所有的分割mask。未被划分为潜在移动类别的图像区域被赋予一个“背景”标签，并且在随后的块中被认为是静态的。
相机和目标跟踪
在前一步的实例分割中，我们的目标是估计摄像机和动态物体的运动。由于摄像机的运动和物体的运动在图像中是耦合的，所以我们在两步过程中进行估计。首先将摄像机的姿态作为一个相对变换，然后减去相机的运动来估计目标物的运动
跟踪的质量处理
遮挡、光照条件的变化和分割误差对目标和相机姿态的准确性有重要影响。如算法1所示，在目标跟踪步骤之后开发了几种策略，以减少它们的影响。
判断对象是否运动
这个模块主要根据相机的运动和对象的位移来判断真实的对象是否有移动。
上图为计算流程的一个部分的示例。第一排显示点估计的跟踪相机和对象。请注意，并非所有帧都需要来自网络的分割mask（黄色帧）。下面一行显示由DOT生成的分割mask，这些掩码对运动分类进行编码：运动中（彩色）、静态（黑色）和未观察到（灰色）。
mask传播
DOT系统利用每帧中可用的两个分割mask：一个由神经网络产生，另一个由前一帧传播。将两个mask进行图像映射，可以将不同帧中发现的实例对象可靠地关联到同一个3D对象中。状态传播。将新的语义实例与预先存在的对象关联起来，可以预测它们的运动（这对于快速移动的对象至关重要）。此外，在物体移动到运动不可见的位置时，可以保持运动的分类。独立分割。我们的方案允许语义分割掩码从初始种子在时间和空间上传播，消除了分割每一帧的需要。在低端平台上，以较低的频率运行神经网络使实时目标跟踪更容易。作为进一步的好处，DOT能够填补网络在连续图像之间暂时丢失对象实例化的空白。
● 实验
虽然DOT的潜在应用范围很广，从目标检测到增强现实或自动驾驶，本文中我们提供了一个深入的评估，以证明“了解物体的运动”能在多大程度上提高SLAM系统的精度。
场景内容。所研究的三种构型的样本结果。左：没有mask。中心：圆点mask。右图：所有mask。
● 总结
DOT是一种新颖的SLAM系统前端算法，它结合实例分割和多视图几何方程，对运动目标进行鲁棒检测和跟踪。用ORB-SLAM2对三个用于自主驾驶研究的公共数据集进行了评估表明，DOT生成的物体运动信息允许我们分割动态内容，显著提高了其鲁棒性和准确性。DOT与SLAM的独立性使得它成为一个多功能的前端，只需最小的集成工作就可以适应任何最先进的视觉里程计或SLAM系统。与其他系统不同，点云的mask跟踪降低了应进行分割（通常涉及高计算成本）的速率，降低了相对于现有技术的计算需求。
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