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室内动态场景下基于深度学习的视觉SLAM研究

摘要

同时定位与地图构建(SLAM)算法在机器人领域应用广泛且地位关键。但存在动态目标时,SLAM系统定位精度易降低。本文提出一种基于深度学习的动态视觉SLAM算法,通过融入目标检测网络,辅助SLAM系统辨别动态目标,提高在动态环境中的可靠性。实验结果表明,相比ORB-SLAM2,该算法在动态环境中定位精度平均提升90%。

关键词

深度学习;视觉SLAM;动态场景;目标检测

一、引言

随着机器人技术的快速发展,移动机器人在室内环境中的应用越来越广泛,如智能家居服务机器人、室内物流配送机器人等。在室内动态场景下,机器人要实现

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