Para resolver o problema da baixa precisão de localização e da incapacidade de gerar mapas eficazes em cenários dinâmicos com o algoritmo Simultaneous Localization and Mapping (SLAM), propõe-se um algoritmo Visual SLAM baseado na remoção de características dinâmicas e mapeamento denso. Com base no algoritmo ORB-SLAM3, foi adicionada uma thread de filtragem de pontos característicos, utilizando a rede leve YOLOV8 para detectar objetos dinâmicos no ambiente e, em conjunto com o método de fluxo óptico e restrições de geometria epipolar, remover pontos característicos dinâmicos. Na nova thread de mapeamento denso, utiliza-se os keyframes gerados e as poses calculadas para construir um mapa denso de nuvens de pontos. Validado no conjunto de dados público TUM, o erro de localização diminuiu em 90% em comparação com o ORB-SLAM3 original, e nos resultados do mapeamento denso eliminou os efeitos fantasmas causados pelos objetos dinâmicos. O novo algoritmo, com a adição das threads de filtragem de pontos característicos e mapeamento denso, resolvem efetivamente o problema da incapacidade do algoritmo Visual SLAM de localizar corretamente e construir mapas eficazes em ambientes dinâmicos, aumentando consideravelmente a precisão e a robustez do sistema SLAM em cenas dinâmicas.

ambiente dinâmico;Visual SLAM;detecção de objetos;remoção de características;mapeamento denso