【摘 要】
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在动态环境中，视觉定位与建图系统受环境中动态物体影响，定位与建图误差增加，同时鲁棒性下降。对输入图像的运动分割可显著提高动态环境下系统定位与建图性能。动态环境中的动态物体可分为运动物体与潜在运动物体，当前动态物体识别方法存在运动主体混乱，实时性差的问题。文章综述了视觉定位与建图系统在动态环境下的运动分割策略。从场景的预设条件出发，将运动分割策略分为基于图像主体静止假设方法、基于先验语义知识的方法和
【基金项目】
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国家自然科学基金（62163007）； 贵州省科技计划（黔科合平台人才[2020]6007，黔科合支撑[2021]一般439）；
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在动态环境中，视觉定位与建图系统受环境中动态物体影响，定位与建图误差增加，同时鲁棒性下降。对输入图像的运动分割可显著提高动态环境下系统定位与建图性能。动态环境中的动态物体可分为运动物体与潜在运动物体，当前动态物体识别方法存在运动主体混乱，实时性差的问题。文章综述了视觉定位与建图系统在动态环境下的运动分割策略。从场景的预设条件出发，将运动分割策略分为基于图像主体静止假设方法、基于先验语义知识的方法和不引入假设的多传感融合方法，并对这三类方法进行综述，分析各方法的准确性、实时性。最后针对视觉定位与建图系统在动态环境下运动分割策略的准确性、实时性难以平衡问题，讨论并展望了动态环境下运动分割方法的发展趋势。
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