动态环境下基于卷积神经网络的视觉SLAM方法
张凤
王伟良
袁帅
孙明智
沈阳建筑大学 信息与控制工程学院,沈阳 110168
摘要：针对视觉SLAM在动态环境中由于物体的移动会使得位姿估计过程中对特征点造成误匹配,导致定位精度较差的问题,提出了动态环境下基于卷积神经网络的视觉SLAM方法.利用卷积神经网络的Mask R-CNN方法,将ORB SLAM与Mask R-CNN算法进行有效融合,并利用极线几何法对动态的特征点进行剔除.在公开数据集中与ORB SLAM2算法进行对比试验,结果表明,本文算法解决了动态特征分布点的误匹配造成定位准确度较差的问题,提高了优化后SLAM系统的定位精度.
关键词：动态环境SLAM方法深度学习特征点匹配极线几何法卷积神经网络视觉相机相机定位
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(62073227)辽宁省教育厅基金项目(LJKZ0581)
论文发表日期：2022-11-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 688-693 )
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