针对当前机器人导航、自动驾驶等领域中的热点问题——面向动态物体场景的视觉SLAM(同步定位与地图构建)——进行了综述.根据动态SLAM在定位与建图时对动态物体的不同处理方式,划分了3个研究方向:动态鲁棒性SLAM与静态背景重建、非刚性动态物体跟踪重建、以及移动物体跟踪与重建.对这3个研究方向分别进行了综述,并重点介绍结合了深度学习的动态SLAM方法.最后,展望了动态SLAM的未来发展方向.
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