【摘 要】
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目前绝大多数视觉同步定位与建图（SLAM）算法都是基于静态场景设计的，并没有考虑场景中运动的物体。由于现实场景中存在的移动物体，会造成视觉里程计的特征点误匹配，从而影响SLAM系统的定位与建图精度，导致系统在实际应用中不具备较高的鲁棒性。本文提出了一种基于ORB-SLAM3主体框架和深度学习的视觉SLAM算法—RDTS-SLAM。对SLAM系统的跟踪线程进行改进，可以对动态特征点进行判定和剔除，使
【机 构】
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上海工程技术大学机械与汽车工程学院
【基金项目】
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企、事业单位委托项目“基于多源融合SLAM及改进蚁群算法的导航系统研究”（（19）JQ-009）；
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目前绝大多数视觉同步定位与建图（SLAM）算法都是基于静态场景设计的，并没有考虑场景中运动的物体。由于现实场景中存在的移动物体，会造成视觉里程计的特征点误匹配，从而影响SLAM系统的定位与建图精度，导致系统在实际应用中不具备较高的鲁棒性。本文提出了一种基于ORB-SLAM3主体框架和深度学习的视觉SLAM算法—RDTS-SLAM。对SLAM系统的跟踪线程进行改进，可以对动态特征点进行判定和剔除，使其更加适应动态环境。同时，提出了一种与目标检测相结合的局部光流法，以对环境中物体的移动性进行准确判定。此外，提出了一种基于YOLOv5的改进算法，可以同时进行目标检测和语义分割，用于准确剔除动态特征点。最后，使用TUM的RGB数据集和手机摄像头采集的室内动态场景数据对算法的精确性和实时性进行评估。在TUM数据集的测试结果表明，在高动态场景中，RDTS-SLAM与ORB-SLAM3相比，位姿估计均方根误差降低了95.38%，与最新的面向动态场景的SLAM系统相比，位姿估计均方根误差也降低了80%以上。以上结果表明RDTS-SLAM可以显著提高视觉SLAM系统在动态环境中的鲁棒性和准确性。
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