输入两个连续的RGB-D帧A和B,RGB图像首先被馈送到PWC-net用于光流(黄色箭头)估计.同时,强度和深度对A和B被馈送到鲁棒相机自我运动估计器,以初始化相机运动ξ,然后,我们用ξ将帧A映射到A’...下图是投影的2D场景在图像平面中流动,
是帧A中的一个对象点投影像素,
是帧B中的同一个3D点(属于移动对象).红色箭头表示场景流,这是世界空间运动.蓝色箭头是
中的光流.绿色箭头是图像平面中投影的...在HRPSlam 2.1序列上的流融合实验结果,黄色部分是估计的动态对象.在这个序列中,HRP-4人形机器人安装一个RGB-D传感器.首先移动到他的左侧,然后向右转动.这些数据集包含丰富的快速旋转运动和抖动...,这使得难以获得光流残差.脚部分被分割成静态背景,因为在行走阶段,地面上的支撑脚很容易被视为静态对象.虽然扫地脚移动得很快,并保留了大量的光流残余,但它们离坚硬的地面太近了.因此,由于图的连通性,它们很容易被分割成静态背景