Um das Problem der geringen Genauigkeit der Standortbestimmung und der Unfähigkeit, in einem dynamischen Szenario auf der Grundlage des Algorithmus zur simultanen Lokalisierung und Kartierung (SLAM) eine effektive Karte zu erstellen, zu lösen, wird ein SLAM-Algorithmus vorgeschlagen, der auf der Beseitigung dynamischer Merkmale und der dichten Kartierung basiert. Auf der Grundlage des ORB-SLAM3-Algorithmus wird ein neuer Thread hinzugefügt, um Schlüsselpunkte auszuwählen, wobei das leichte YOLOV8-Netzwerk zur Erkennung dynamischer Objekte in der Umgebung verwendet und der optische Fluss und geometrische Einschränkungen zur Beseitigung dynamischer Merkmale in der Umgebung kombiniert werden. Schließlich wird im neuen dichten Kartierungsthread eine dichte Punktewolke mit den hinzugefügten Schlüsselbildern und den berechneten Posen erstellt. Überprüft auf dem offenen TUM-Datensatz, im Vergleich zum ursprünglichen ORB-SLAM3, sank der Lokalisierungsfehler um 90% und gleichzeitig wurden die dynamischen Objekte aus den Ergebnissen der dichten Kartierung entfernt. Der neue Algorithmus löst erfolgreich das Problem der normalen Lokalisierung und Kartierung in einem visuellen SLAM-Umfeld, indem ein neuer Thread zur Auswahl von Schlüsselpunkten und ein Thread zur Erstellung dichter Karten hinzugefügt werden, so dass die Genauigkeit und Robustheit des SLAM-Systems in einem dynamischen Szenario erheblich gesteigert werden.

dynamische Umgebung; visuelles SLAM; Objekterkennung; Merkmalbeseitigung; dichte Kartierung