【摘 要】
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同时定位与地图构建(SLAM)作为机器人领域的研究热点,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
【机 构】
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南京理工大学计算机科学与工程学院,南京晓庄学院信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(61371040)
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同时定位与地图构建(SLAM)作为机器人领域的研究热点,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,筛选出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。KITTI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
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