【摘 要】
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为了解决动态环境下视觉SLAM（同步定位与地图创建）算法定位与建图精度下降的问题，提出了一种基于动态耦合与空间数据关联的RGB-D SLAM算法。首先，使用语义网络获得预处理的语义分割图像，并利用边缘检测算法和相邻语义判定获得完整的语义动态物体；其次，利用稠密直接法模块实现对相机姿态的初始估计，这里动态耦合分数值的计算在利用了传统的动态区域剔除之外，还使用了空间平面一致性判据和深度信息筛选；然后，
【基金项目】
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安徽省自然科学基金（2108085MF220）； 安徽高校协同创新项目（GXXT-2020-069）；
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为了解决动态环境下视觉SLAM（同步定位与地图创建）算法定位与建图精度下降的问题，提出了一种基于动态耦合与空间数据关联的RGB-D SLAM算法。首先，使用语义网络获得预处理的语义分割图像，并利用边缘检测算法和相邻语义判定获得完整的语义动态物体；其次，利用稠密直接法模块实现对相机姿态的初始估计，这里动态耦合分数值的计算在利用了传统的动态区域剔除之外，还使用了空间平面一致性判据和深度信息筛选；然后，结合空间数据关联算法和相机位姿实时更新地图点集，并利用最小化重投影误差和闭环优化线程完成对相机位姿的优化；最后，使用相机位姿和地图点集构建八叉树稠密地图，实现从平面到空间的动态区域剔除，完成静态地图在动态环境下的构建。根据高动态环境下TUM数据集测试结果，本文算法定位误差相比于ORB-SLAM算法减小了约90%，有效提高了RGB-D SLAM算法的定位精度和相机位姿估计精度。
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