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SLAM一直是机器人领域的研究热点,近年来取得了万众瞩目的进步,但很少有SLAM算法考虑到动态场景的处理。针对视觉SLAM场景中动态目标的处理,提出一种在动态场景下的图像处理方法。将基于深度学习的语义分割算法引入到ORB_SLAM2方法中,对输入图像进行分类处理的同时剔除人身上的特征点。基于已经剔除特征点的图像进行位姿估计。在TUM数据集上与ORB_SLAM2进行对比,在动态场景下的绝对轨迹误差和相对路径误差精度提高了90%以上。在保证地图精度的前提下,改善了地图的适用性。 相似文献
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