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一种适用于动态场景的SLAM方法
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2021-03-18
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同时定位与地图构建（SLAM）作为机器人领域的硏究热点，近年来取得了快速发展，但多数SLAM方法未考虑应用场景中的动态或可移动目标。针对该问题，提出一种适用于动态场景的SLAM方法。将基于深度学习的目标检测算法引入到经典ORB_SLAM2方法中，将特征点分为潜在动态特征点和非潜在动态特征点，基于非潜在动态特征点计算运动模型，筛选岀应用场景中的静态特征点并实现位姿跟踪，利用非潜在动态特征点中的静态特征点进行地图构建。KITⅠ和TUM数据集上的实验结果表明，与 ORB SLAM2系统相比，该方法能够提高跟踪轨迹精度与地图的适用性。
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