一种室内动态场景下RGB-DSLAM的前端优化方法

针对动态物体会导致位姿估计误差过大的问题,提出一种适用于动态场景下的RGB-D SLAM算法。首先,将目标检测的结果根据物体是否具有自主移动能力划分为动态物体与潜在动态物体,并使用大津法在对应的深度图中完成检测框内区域的前、背景分割;然后,结合检测框的位置坐标与深度信息确定潜在动态物体与动态物体在三维空间内是否关联,初步筛选出具有一定运动概率的潜在动态物体;最后,通过运动一致性检测算法来最终确定是否将潜在动态物体作为动态物体处理。实验部分选用公开的TUM数据集,结果表明,该算法在保持实时性的同时具有较高的定位精度和鲁棒性。