【摘 要】
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基于视觉的同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）,是自主移动机器人的核心功能之一。目前大多数视觉SLAM系统均基于静态环境设计,忽略外部动态物体对系统的影响,导致系统存在较大定位误差而无法正常运行。鉴于此,本文以ORB-SLAM2为基础,提出了一种室内动态环境SLAM算法。主要工作如下:（1）针对四叉树ORB特征提取过于均匀而导致
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基于视觉的同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）,是自主移动机器人的核心功能之一。目前大多数视觉SLAM系统均基于静态环境设计,忽略外部动态物体对系统的影响,导致系统存在较大定位误差而无法正常运行。鉴于此,本文以ORB-SLAM2为基础,提出了一种室内动态环境SLAM算法。主要工作如下:（1）针对四叉树ORB特征提取过于均匀而导致弱信息的特征过多的问题,提出了基于标准差的ORB特征点提取方法。通过对图像金字塔每层等量分块,运用标准差计算特征点Hariss值的大小,并按照标准差计算结果从大到小提取期望数量的特征点。实验表明,改进方法对比ORB算法和ORB-SLAM2四叉树ORB算法有着更高的特征匹配准确率。（2）将深度学习网络YOLO-V3和改进的几何约束相结合,引入贝叶斯定理,提出一种动态特征剔除的算法。利用YOLO-V3和改进几何约束分别过滤动态特征点,并采用贝叶斯定理判定特征点的可靠性。降低非静态环境所造成的特征点可信度不足的问题,提高了定位精度。（3）运用动态特征剔除算法降低动态物体影响,运用前端筛选出关键帧以生成点云数据,构建稠密和八叉树点云地图。结果表明,动态特征剔除算法可以有效的解决ORB-SLAM2建图中的重影问题,提高系统在动态环境的鲁棒性。
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