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摘要
针对动态场景中，动态物体会导致机器人在进行位姿估计时引入大量动态误差的问题，研究构建了一种利用特征点间几何约束来剔除动态特征点的移动机器人3D SLAM算法。首先，利用当前帧的ORB特征点与上一帧特征点生成的地图点进行投影匹配，通过引入Delaunay三角剖分法构建能够表示两帧间匹配地图点间几何关系的三角网。然后，利用相邻两帧地图点的几何关系变化检测出动态特征点，考虑到静态特征点可能被误检测为动态特征点而导致特征点缺失的情况，在相邻两帧匹配时提取更多的特征点以实现静态特征点的补偿，进而剔除动态特征点，实现对移动机器人位姿的精确估计。在此基础上，通过引入滑动窗口提取关键帧并完成闭环检测，从而构建出精确的3D稠密地图。通过在多组公开数据集上进行仿真实验以及室内动态场景下的实验，结果表明，本文算法能够有效地剔除动态特征点，提高了移动机器人在动态场景中位姿估计的精度和地图的一致性。
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