摘要
動的シーンにおいて，同時自己位置推定と地図生成（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）アルゴリズムが位置推定精度が低く，有効な地図を生成できない問題に対して，動的特徴除去と密な地図生成に基づくビジュアルSLAMアルゴリズムを提案する。ORB-SLAM3アルゴリズムを基に特徴点選別スレッドを新たに追加し，軽量化されたYOLOV8ネットワークを用いて環境内の動的物体を検出し，光学フロー法と対極幾何制約を組み合わせて環境中の動的特徴点を除去する。新規に追加された密な地図生成スレッドでは，生成されたキーフレームと算出された姿勢を用いて密な点群地図を構築する。公開されているTUMデータセットで検証したところ，元のORB-SLAM3と比較して位置誤差が90%低減し，密な地図生成結果では動的物体による残像が除去された。新しいアルゴリズムは，特徴点選別スレッドと密な地図生成スレッドを追加することで，動的環境におけるビジュアルSLAMアルゴリズムの正常な位置推定と有効な地図生成ができない問題を効果的に解決し，動的シーンにおけるSLAMシステムの精度とロバスト性を大幅に向上させた。
关键词
動的環境;ビジュアルSLAM;物体検出;特徴除去;密な地図生成
以上内容由讯飞翻译自动生成，翻译内容仅供参考。对于因使用本网站翻译内容产生的相关后果，本网站不承担任何商业和法律责任。
The above content is generated by Large Model Translation. The translated content is for reference only. We do not assume any commercial or legal responsibilty for any consequences arising from the use of our website