【摘 要】
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随着人工智能技术的飞速发展,智能机器人的使用领域愈来愈广泛。SLAM（Simultaneous Localization and Mapping,同时定位与地图构建）技术作为一项协助智能机器人实现自主定位、导航的重要方法,受到了许多研究人员的重视。“视觉SLAM”是指使用视觉传感器来获取外界环境信息的SLAM技术。目前,大多数的视觉SLAM算法在静态环境中使用效果较好,但是如果场景中存在动态的物体
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随着人工智能技术的飞速发展,智能机器人的使用领域愈来愈广泛。SLAM（Simultaneous Localization and Mapping,同时定位与地图构建）技术作为一项协助智能机器人实现自主定位、导航的重要方法,受到了许多研究人员的重视。“视觉SLAM”是指使用视觉传感器来获取外界环境信息的SLAM技术。目前,大多数的视觉SLAM算法在静态环境中使用效果较好,但是如果场景中存在动态的物体,会使得系统定位精度产生较大的偏差、影响建图效果,严重时甚至导致系统失效。因此,本文针对动态场景下视觉SLAM方法进行研究,对传统的视觉SLAM框架进行改进,旨在提升视觉SLAM处于动态环境下的定位精度和建图效果。主要内容如下:（1）将深度学习网络和运动补偿帧差法相结合,提出一种动态目标检测算法。该方法在图像模糊、强视差、动态对象占据图像较大比例等情况时,能够降低运动补偿帧差法静态背景产生的噪声,较为有效地检测出动态对象。（2）将运动目标检测方法应用于视觉SLAM中,提出一种适合动态场景中使用的视觉SLAM系统。该系统对传统的视觉SLAM框架进行改进,通过添加动态目标检测模块,有效降低环境中的动态对象对视觉SLAM的影响,提升了动态环境下视觉SLAM系统的鲁棒性。（3）将动态目标检测的思想用于SLAM建图,提出了一种视觉SLAM稠密点云建图方法。该方法针对稠密点云建图时动态对象产生噪声的问题,对点云建图线程进行改进,采用深度学习网络对动态目标进行滤除,降低动态对象对点云重建的影响,提升地图的可读性。
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