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同時定位與地圖構(gòu)建（SLAM）作為機器人領(lǐng)域的硏究熱點，近年來取得了快速發(fā)展，但多數(shù)SLAM方法未考慮應(yīng)用場景中的動態(tài)或可移動目標(biāo)。針對該問題，提出一種適用于動態(tài)場景的SLAM方法。將基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法引入到經(jīng)典ORB_SLAM2方法中，將特征點分為潛在動態(tài)特征點和非潛在動態(tài)特征點，基于非潛在動態(tài)特征點計算運動模型，篩選岀應(yīng)用場景中的靜態(tài)特征點并實現(xiàn)位姿跟蹤，利用非潛在動態(tài)特征點中的靜態(tài)特征點進行地圖構(gòu)建。KITⅠ和TUM數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，與 ORB SLAM2系統(tǒng)相比，該方法能夠提高跟蹤軌跡精度與地圖的適用性。
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