La plupart des méthodes actuelles de localisation et de cartographie simultanées visuelles (SLAM) reposent largement sur des hypothèses d'environnement statique, ce qui entraîne une diminution significative de la précision de la localisation dans des environnements dynamiques. Pour résoudre ce problème, cet article propose une méthode SLAM dynamique au niveau des objets, combinant la détection d'objets et les méthodes de flux optique. Cette méthode utilise la détection d'objets pour obtenir des informations sur les objets, en combinaison avec le flux optique et la technique de reprojection des objets pour identifier les propriétés de mouvement et de statique des objets, et éliminer les points caractéristiques sur les objets dynamiques. Ensuite, la meilleure correspondance entre les objets détectés et les objets dans la carte est recherchée. Ensuite, les objets statiques sont optimisés dans les images clés, tout en proposant une stratégie d'optimisation des surfaces quadratiques dynamiques pour améliorer le modèle de surface quadratique dynamique sur la carte des objets et suivre la trajectoire des objets dynamiques. Enfin, l'arrière-plan statique dense est reconstruit. Les expériences sur les ensembles de données Bonn et TUM montrent que la précision absolue de la méthode proposée dans cet article s'améliore d'environ 44,3 %, et la précision relative s'améliore d'environ 19,0 %. Les résultats des expériences montrent que la méthode proposée dans cet article peut réaliser une localisation plus précise et plus robuste dans des scènes dynamiques. Pour vérifier davantage les performances du système en ligne, des tests ont également été effectués sur ce système dans un environnement dynamique réel, et les résultats attendus ont été obtenus.

Environnement dynamique; Localisation et cartographie simultanées; Flux optique; Surface quadratique; Détection d'objets