HITSZ-NRSL/Dynamic-VINS

解决的问题

Dynamic-VINS 解决了在动态环境中，移动物体可能干扰标准视觉惯性系统，导致机器人定位（里程计）不准确的挑战。它特别设计用于在资源受限的边缘平台（如 NVIDIA Jetson AGX Xavier 和 HUAWEI Atlas200 DK）上实时运行。

工作原理

该系统结合使用 RGB-D 相机和惯性传感器（IMU）。通过物体检测和深度信息的组合，识别并移除动态特征（移动物体），在较低开销下实现与语义分割相当的性能。为保持效率，系统采用基于网格的特征检测和高质量的 FAST 特征提取。

适用人群

本项目适用于在计算资源有限的机器人上进行自主导航和视觉惯性里程计（VIO）研究的机器人开发者和研究人员。

主要亮点

• 动态物体处理：利用物体检测和深度数据识别并过滤动态特征。
• 资源高效：针对 Jetson AGX Xavier 和 Atlas200 DK 等边缘设备优化，实现实时性能。
• 鲁棒定位：即使在有人或物体移动的环境中，仍能保持具有竞争力的精度和鲁棒性。
• 多平台支持：提供适用于 PyTorch、TensorRT 和华为 Ascend 硬件的特定配置和启动文件。