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基于YOLO的复杂环境下视觉SLAM优化策略与实践.docx

发布：2025-02-24约2.93万字共23页下载文档

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一、引言

1.1研究背景与意义

在科技飞速发展的当下，机器人技术、自动驾驶、增强现实（AR）等领域取得了显著的进步，这些领域的发展对环境感知与定位技术提出了极高的要求。视觉同步定位与地图构建（VisualSimultaneousLocalizationandMapping，V-SLAM）技术应运而生，它能够让设备在未知环境中通过视觉传感器获取信息，同时实现自身定位和环境地图的构建，为上述领域的应用提供了关键支持，成为了研究的热点。

在许多实际应用场景中，如城市街道、室内公共场所等，环境往往呈现出高度的复杂性。光线条件可能会急剧变化，从明亮的阳光下到昏暗的室内，或者受到动态光影的干

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