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摘要
为了提高室内动态场景下定位与建图的准确性与实时性，提出了一种基于目标检测的室内动态场景同步定位与建图（simultaneous localization and mapping， SLAM）系统。利用目标检测的实时性，在传统ORB＿SLAM2算法上结合YOLOv5目标检测网络识别相机图像中的动态物体，生成动态识别框，根据动态特征点判别方法只将识别框内动态物体上的ORB（oriented FAST and rotated BRIEF）特征点去除，利用剩余特征点进行相机位姿的估计，最后建立只含静态物体的稠密点云地图与八叉树地图。同时在机器人操作系统（robot operating system， ROS）下进行仿真，采用套接字（Socket）通信方式代替ROS中话题通信方式，将ORB＿SLAM2算法与YOLOv5目标检测网络相结合，以提高定位与建图的实时性。在TUM数据集上进行多次实验结果表明，与ORB＿SLAM2系统相比，该系统相机位姿精确度大幅度提高，并且提高了每帧跟踪的处理速度。
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