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作者：张德林;杨光祥;冉一森;杨宝丰;向移丹;王潇珩;
单位：重庆工商大学人工智能学院;重庆工商大学图书馆;
摘要：针对动态场景下同步定位与建图(SLAM)算法易丢失跟踪、定位精度低和难以生成稠密地图等问题，提出一种改进SLAM算法。在ORB-SLAM3中新增动态特征点检测线程：利用YOLOv5s提取语义信息与检测框，剔除动态区域特征点，并通过改进GMS算法提升静态特征点的匹配数量与速度。引入稠密建图线程，用静态特征点构建稠密点云地图，通过体素网格滤波和外点去除滤波减小规模，生成栅格地图。在TUM数据集实验表明，相比ORB-SLAM3,所提算法绝对轨迹误差(ATE)平均降低95.6%,相对轨迹误差(RPE)平均降低34.9%,显著提高了动态场景下的定位精度与鲁棒性，并成功实现稠密点云和栅格地图的构建。
关键词：同步定位与建图;;动态场景;;目标检测;;稠密建图
基金资助：重庆市教委科学技术研究项目(KJZD-K202100805)
