동적 장면에서 동시에 위치 추정 및 지도 작성(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM) 알고리즘이 위치 정확도가 낮고 효과적인 지도를 생성하지 못하는 문제를 해결하기 위해 동적 특징 제거 및 밀집 지도 작성 기반의 비주얼 SLAM 알고리즘을 제안한다. ORB-SLAM3 알고리즘을 기반으로 특징점 필터링 스레드를 추가하고, 경량화된 YOLOV8 네트워크를 사용하여 환경 내 동적 객체를 검출하며, 광류법과 에피폴라 기하학 제약을 결합하여 환경 내 동적 특징점을 제거한다. 새로 추가된 밀집 지도 작성 스레드에서는 생성된 키프레임과 계산된 위치 정보를 이용해 밀집 점군 지도를 구축한다. 공개된 TUM 데이터셋에서 검증한 결과, 기존 ORB-SLAM3에 비해 위치 오차가 90% 감소했으며 밀집 지도 작성 결과에서 동적 물체로 인한 잔상이 제거되었다. 새 알고리즘은 특징점 필터링 스레드와 밀집 지도 작성 스레드 추가를 통해 동적 환경에서 비주얼 SLAM 알고리즘이 정상적으로 위치를 추정하고 효과적인 지도를 구축하지 못하는 문제를 효과적으로 해결하여 SLAM 시스템의 동적 장면에서 정확도와 강인성을 크게 향상시켰다.

동적 환경;비주얼 SLAM;객체 검출;특징 제거;밀집 지도 작성