Pour résoudre les problèmes de faible précision de localisation et d'incapacité à générer des cartes efficaces dans les environnements dynamiques avec l’algorithme de localisation et cartographie simultanées (SLAM), une méthode Visual SLAM basée sur l’élimination des caractéristiques dynamiques et la cartographie dense est proposée. Sur la base de l’algorithme ORB-SLAM3, un thread de filtrage des points de caractéristiques a été ajouté, utilisant un réseau léger YOLOV8 pour détecter les objets dynamiques de l’environnement, et combinant la méthode de flux optique et la contrainte géométrique épipolaire pour éliminer les caractéristiques dynamiques. Dans le nouveau thread de cartographie dense, les images clés générées et les poses calculées sont utilisées pour construire une carte dense de nuages de points. Validée sur le dataset public TUM, l’erreur de localisation a été réduite de 90% par rapport à ORB-SLAM3 original, tout en éliminant les images fantômes causées par des objets dynamiques dans les résultats de la cartographie dense. Le nouvel algorithme, grâce aux threads ajoutés de filtrage des points de caractéristiques et de cartographie dense, résout efficacement le problème d’incapacité de localisation correcte et de construction de carte efficace en environnement dynamique, améliorant grandement la précision et la robustesse du système SLAM dans des scènes dynamiques.

environnement dynamique;Visual SLAM;détection d’objets;élimination des caractéristiques;cartographie dense