动态场景下融合语义分割的同时定位与建图

针对动态场景下移动机器人同时定位与地图构建的准确性问题,提出了一种基于深度学习的改进ORBSLAM2系统。首先,采用Mask RCNN对传感器数据进行图像分割,剔除具有先验动态信息的物体,获得静态图像;然后,利用GCNv2网络对静态图像进行特征点提取;最后,实验结果显示,应用改进后算法的SLAM系统相比于ORBSLAM2系统,在动态场景下定位效果更好。