一种结合动态目标检测的视觉SLAM算法

针对目前视觉SLAM算法大多基于小区域静态环境,较少考虑实际场景常存在动态物体,从而导致视觉SLAM位姿估计不准确的问题。该文采用深度学习方法对图像进行语义分割,结合实时图像语义分割和基于稠密金字塔光流法的动态检测确定动态目标,消除了动态目标导致的SLAM特征点匹配误差,提高了视觉SLAM位姿估计的精度,解决了动态场景中视觉SLAM的不稳定性问题。同时,建图过程中,剔除运动物体构建出的地图点,构建静态地图。基于TUM数据集中动态场景测试表明,在室内动态场景下,该文算法绝对估计误差相较ORB-SLAM2算法平均减少92%,并且该文算法的速度与精度优于同类型的DS-SLAM算法。