La plupart des méthodes actuelles de localisation simultanée et de cartographie (SLAM) reposent principalement sur des hypothèses d'environnement statique, ce qui entraîne une diminution significative de la précision de la localisation dans un environnement dynamique. Pour résoudre ce problème, ce document propose une méthode SLAM dynamique au niveau de l'objet, 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, combine le flux optique et la technique de reprojection d'objets pour déterminer les propriétés dynamiques et statiques des objets et supprimer les points caractéristiques sur les objets dynamiques. Ensuite, la meilleure correspondance entre la détection d'objets et les objets sur la carte est recherchée. Ensuite, les objets statiques sont optimisés dans les keyframes, et une stratégie d'optimisation de surface quadratique dynamique est proposée dans la carte, ainsi que le suivi des trajectoires de mouvement des objets dynamiques. Enfin, un arrière-plan statique dense est reconstruit. Les expériences sur les ensembles de données Bonn et TUM montrent que la précision absolue de la position de cette méthode augmente d'environ 44,3 % et la précision relative de la position augmente d'environ 19,0 %. Les résultats des expériences montrent que cette méthode peut offrir une localisation plus précise et plus stable dans des environnements dynamiques. Pour vérifier davantage les performances du système, ce document teste également ce système dans de vrais environnements dynamiques et obtient les résultats attendus.

dynamic scenes;SLAM;optical flow;quadratic surface;object detection