基于残差的场景流动态目标跟踪视觉SLAM算法

来源：电子测量技术杂志2025年第6期北京时间：

作者：刘泽峰，冉腾，肖文东，袁亮

单位：新疆大学智能制造现代产业学院(机械工程学院) 乌鲁木齐 830017

摘要：大多数现有的动态同时定位和地图构建（SLAM）算法简单地移除动态对象，导致帮助系统自身定位和导航的动态对象运动信息的丢失，对于复杂和不断变化的工业环境具有局限性。本研究提出了一种改进的目标跟踪的视觉SLAM算法，在进行定位的同时，获得更准确的目标位姿估计。该算法使用背景点进行自身定位，利用细化的光流信息，减少噪点的影响，进行准确的定位，然后结合多项式残差的场景流信息，获得准确的动态目标感知结果，降低算法对目标位姿估计的误差。最后，在公开的KITTI Tracking数据集和真实场景上对所提算法进行了评估。实验结果显示，在公共数据集上，所提算法定位效果平均旋转误差（RPER）为0.027°，平均位移误差(RPET)为0.069 m。目标位姿估计平均旋转误差为0.686 97°，平均位移误差0.103 50 m，具有更好的自定位和动态目标跟踪性能。在真实场景中，所提算法也表现出良好的定位与跟踪性能。

关键词：同时定位和地图构建;目标跟踪;光流;多项式残差

基金资助：新疆维吾尔自治区自然科学基金（2022D01C673）项目资助