本发明公开了一种动态环境下的slam方法,先采集原始图像流,且通过轮式里程计采集位移;根据原始图像流,通过遮挡检测器判断相机是否被遮挡,对原始图像流中未被遮挡的图像进行特征追踪,对原始图像流进行动态物体检测,获取动态物体的边框坐标信息;根据边框坐标信息,对特征追踪成功的图像进行外点剔除,将外点剔除的图像进行特征匹配,得到相机的位姿,并将其输入卡尔曼滤波器,将轮式里程计的输出进行预积分后输入卡尔曼滤波器,获取融合后的姿态;将融合的姿态输入orb‑slam系统,得到预测地图。本发明在动态环境和相机遮挡的情况下有较好的鲁棒性,能够减少视觉失效的情况,提高定位和地图构建的精度。
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