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摘要
针对视觉SLAM在存在动态干扰的情况下，导致定位精度下降且无法准确构建静态地图的问题，本文提出了一种结合光流和多视角几何的动态视觉SLAM系统。该系统是在ORB-SLAM2的基础上进行改进的。首先，在追踪线程中引入处理后的光流信息，结合多视图几何，得到动态区域掩码对视野内图像帧进行分割，实现动态区域检测并滤除动态区域中的特征点，在保证视觉SLAM系统实时性的同时提高了追踪准确度。然后，替换原本的地图构建线程。在新的地图构建线程中，引入光流信息及mobilenet-v2实例分割网络。利用实例分割网络分割结果结合光流动态区域掩码对获取到的有序点云逐层分割，解决地图构建中动态物体造成的“拖影”问题。同时对分割后的点云团融合语义信息，最终构建静态语义八叉树地图。本文系统在TUM Dynamic Objects数据集上进行了验证对比分析，相较ORB-SLAM2，在低动态场景序列测试中，本文所提算法使得定位精度平均提升了25.91%，最高提升达到了58.42%。而在高动态场景序列测试中，本文算法的定位精度平均提升了70.4%，最高提升超过90%。
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单位机电工程学院; 中南林业科技大学
