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作者：马延杰;杨军星;刘星辰;黄鹤;
单位：北京建筑大学测绘与城市空间信息学院;
摘要：针对视觉里程计在动态环境中，由于运动物体引起的关键点匹配不准确，从而影响系统定位精度和鲁棒性的问题。基于现有的深度与光流视觉里程计模型，提出了一种适用于动态场景的关键点筛选方法。该方法结合了光流一致性与几何一致性，能够有效去除动态物体上的不可靠关键点，保留可靠的静态关键点用于相机位姿估计。通过在KITTI Odometry数据集上的实验验证，该方法在动态场景下相较于传统视觉里程计方法，平均实现了5.62%的平移误差和0.87°/100 m的旋转误差，实现了对动态场景中视觉里程计的高精度定位。实验结果表明，所提方法能够显著提升视觉里程计在动态环境下的性能，并具有较好的鲁棒性和实用性。
关键词：视觉里程计;;动态环境;;关键点筛选器;;静态关键点
基金资助：国家自然科学基金项目(42201483);; 北京建筑大学青年教师科研能力提升计划资助项目(X23001)
