基于几何-运动误差联合模型和轨迹预测的动态VSLAM算法

来源：电子测量技术杂志2026年第5期北京时间：

作者：梁若雨，黄卫华，颜如钰，李睿民

单位：武汉科技大学人工智能与自动化学院 武汉 430081

摘要：针对高动态环境中目标遮挡导致视觉同时定位和地图构建系统存在定位精度下降甚至失效的问题，本文提出一种基于几何-运动误差联合模型及轨迹预测的动态VSLAM算法。不同于依赖语义分割或光流估计方法，本文通过融合相机与IMU信息，将对极约束几何误差与IMU预积分运动误差联合建模，并结合概率模型实现动态目标检测与遮挡状态判断，在遮挡场景下保持较高鲁棒性。为提升动态目标跟踪的连续性与精度，进一步引入基于扩展卡尔曼滤波的轨迹预测对目标位姿进行估计。同时，设计联合因子图模型优化相机、地图点与动态目标特征点，并设计动态平滑运动因子以抑制目标运动突变，从而减少累计误差。最后在KITTI跟踪数据集与真实场景的实验表明，相较于基于几何约束和目标跟踪的动态SLAM方法，本文算法在高动态环境中目标遮挡场景下具有良好的位姿估计精度与动态目标跟踪性能。

关键词：视觉同时定位和地图构建;几何-运动误差联合模型;扩展卡尔曼滤波;轨迹预测;联合因子图

基金资助：国家自然科学基金(62303359)项目资助