基于动态分级的自适应运动目标处理SLAM算法

来源：计算机应用研究杂志2023年第8期北京时间：

作者：王富强,王强,李敏,杨盼,

单位：武汉理工大学交通与物流工程学院,武汉430063；

摘要：针对移动机器人在动态环境中视觉同时定位和地图构建（visual simultaneous localization and mapping，VSLAM）精度低、鲁棒性差的问题，提出了一种自适应运动目标处理SLAM算法（adaptive dynamic SLAM，AD-SLAM）。基于对极几何约束的场景动态分级前端实时感知运行环境的动态变化。通过基于几何约束和运动概率的低动态环境动态特征和基于语义分割的高动态环境动态目标处理消除运动目标。在计算机视觉数据集TUM上进行实验验证，结果表明提出方案在复杂动态环境中保证算法实时性的前提下提升了移动机器人建图过程中定位的精度和鲁棒性。

关键词：同时定位和地图构建,动态环境,动态分级,对极几何,语义分割,运动概率,

基金资助：国家重点研发计划资助项目(2022YFB4300300)；；