Para abordar el problema de la baja precisión de localización y la incapacidad de generar mapas efectivos en ambientes dinámicos con el algoritmo de Localización y Mapeo Simultáneos (SLAM), se propone un algoritmo Visual SLAM basado en la eliminación de características dinámicas y mapeo denso. Sobre la base del algoritmo ORB-SLAM3, se añadió un hilo de filtrado de puntos característicos, usando la red ligera YOLOV8 para detectar objetos dinámicos en el entorno, combinando el método de flujo óptico y la restricción geométrica epipolar para eliminar puntos característicos dinámicos. En el nuevo hilo de mapeo denso se utiliza el keyframe generado y las posiciones calculadas para construir un mapa denso de nubes de puntos. Se validó en el dataset público TUM, con una reducción del 90% en el error de localización en comparación con el ORB-SLAM3 original, y en los resultados de mapeo denso se eliminaron las imágenes fantasma causadas por objetos dinámicos. El nuevo algoritmo, mediante la adición de hilos de filtrado de puntos característicos y mapeo denso, resuelve eficazmente el problema de la incapacidad de localización y construcción de mapas en ambientes dinámicos, mejorando enormemente la precisión y robustez del sistema SLAM en escenas dinámicas.

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