Para resolver el problema de la baja precisión de localización y la imposibilidad de crear un mapa eficaz en un escenario dinámico basado en el algoritmo de localización y mapeo simultáneo (SLAM), se propone un algoritmo SLAM basado en la eliminación de características dinámicas y en el mapeo denso. Sobre la base del algoritmo ORB-SLAM3, se agrega un nuevo hilo para seleccionar puntos característicos, utilizando la red ligera YOLOV8 para detectar objetos dinámicos en el entorno y combinando el flujo óptico y las restricciones geométricas para eliminar puntos característicos dinámicos en el entorno. Finalmente, en el nuevo hilo de mapeo denso, se construye nube de puntos densa utilizando imágenes clave añadidas y poses calculadas. Verificado en el conjunto de datos TUM abierto, en comparación con el ORB-SLAM3 original, el error de localización disminuyó en un 90%, y al mismo tiempo, se eliminaron los objetos dinámicos de los resultados de mapeo denso. El nuevo algoritmo resuelve con éxito el problema de la imposibilidad de localizar y mapear normalmente en un entorno visual SLAM mediante la adición de un nuevo hilo de selección de puntos característicos y un hilo de creación de mapas densos, aumentando considerablemente la precisión y la robustez del sistema SLAM en un escenario dinámico.

entorno dinámico; SLAM visual; detección de objetos; eliminación de características; mapeo denso