HITSZ-NRSL/Dynamic-VINS

解決的問題

Dynamic-VINS 解決了在動態環境中，移動物體可能干擾標準視覺慣性系統，導致機器人定位（里程計）不準確的挑戰。它特別設計用於在資源受限的邊緣平台（如 NVIDIA Jetson AGX Xavier 和 HUAWEI Atlas200 DK）上即時運行。

工作原理

該系統結合使用 RGB-D 相機和慣性感測器（IMU）。透過物體檢測和深度資訊的組合，識別並移除動態特徵（移動物體），在較低開銷下實現與語意分割相當的效能。為保持效率，系統採用基於網格的特徵檢測和高品質的 FAST 特徵提取。

適用對象

本專案適用於在計算資源有限的機器人上進行自主導航和視覺慣性里程計（VIO）研究的機器人開發者與研究人員。

主要亮點

• 動態物體處理：利用物體檢測和深度資料識別並過濾動態特徵。
• 資源高效：針對 Jetson AGX Xavier 和 Atlas200 DK 等邊緣裝置優化，實現實時效能。
• 穩健定位：即使在有人或物體移動的環境中，仍能保持具競爭力的精確度與穩健性。
• 多平台支援：提供適用於 PyTorch、TensorRT 和華為 Ascend 硬體的特定設定與啟動檔。