Um das Problem der geringen Positionsgenauigkeit und der Unfähigkeit zur Erstellung effektiver Karten bei dynamischen Szenen im Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) Algorithmus zu lösen, wird ein visueller SLAM-Algorithmus basierend auf der Entfernung dynamischer Merkmale und dichter Kartenerstellung vorgeschlagen. Basierend auf dem ORB-SLAM3 Algorithmus wurde ein Thread zur Filterung von Merkmalspunkten hinzugefügt, der ein leichtgewichtiges YOLOV8-Netzwerk zur Erkennung dynamischer Objekte in der Umgebung verwendet und mithilfe von optischem Fluss und epipolaren geometrischen Beschränkungen dynamische Merkmale entfernt. Im neu hinzugefügten Thread zur dichten Kartenerstellung wird mit den generierten Schlüsselbildern und berechneten Posen eine dichte Punktwolkenkarte erstellt. Die Validierung am öffentlichen TUM-Datensatz zeigte, dass die Positionsfehler im Vergleich zum ursprünglichen ORB-SLAM3 um 90 % reduziert wurden, und in den Ergebnissen der dichten Kartenerstellung wurden Geisterbilder, verursacht durch dynamische Objekte, entfernt. Der neue Algorithmus löst durch die hinzugefügten Threads zur Filterung von Merkmalspunkten und zur dichten Kartenerstellung effektiv das Problem der fehlerhaften Positionsbestimmung und der Erstellung effektiver Karten in dynamischen Umgebungen und verbessert die Genauigkeit sowie Robustheit des SLAM-Systems in dynamischen Szenen erheblich.

dynamische Umgebung;visueller SLAM;Objekterkennung;Merkmalsentfernung;dichte Kartenerstellung