基于几何-语义联合约束的动态环境视觉SLAM算法

传统视觉同步定位和地图构建（Simultaneous localization and mapping, SLAM）算法建立在静态环境假设的基础之上,当场景中出现动态物体时,会影响系统稳定性,造成位姿估计精度下降。现有方法大多基于概率统计和几何约束来减轻少量动态物体对视觉SLAM系统的影响,但是当场景中动态物体较多时,这些方法失效。针对这一问题,本文提出了一种将动态视觉SLAM算法与多目标跟踪算法相结合的方法。首先采用实例语义分割网络,结合几何约束,在有效地分离静态特征点和动态特征点的同时,进一步实现多目标跟踪,改善跟踪结果,并能够获得运动物体的轨迹和速度矢量信息,从而能够更好地为机器人自主导航提供决策信息。在KITTI数据集上的实验表明,该算法在动态场景中相较ORB-SLAM2算法精度提高了28%。     

基于iOS平台的微博客户端的设计与实现

虽然各大微博都会发布官方版本的移动客户端.而这些客户端大多都有体积大、耗流量、占内存等特点,对于一些低端手机而言不是很友好.于是本文针对这些问题,想要重新设计一款体量小、运行速度快的微博客户端.该客户端使用最新的Swift语言编写,通过调用新浪微博的官方api实现数据通信.