A maioria dos métodos atuais de localização e mapeamento simultâneos visuais (SLAM) baseiam-se na hipótese de um ambiente estático, o que resulta em uma queda significativa na precisão da localização em ambientes dinâmicos. Para resolver esse problema, este artigo propõe um método SLAM dinâmico em nível de objeto que combina detecção de objetos e fluxo óptico. O método utiliza a detecção de objetos para obter informações dos objetos, combina fluxo óptico e técnica de reprojeção de objetos para identificar as propriedades dinâmicas ou estáticas dos objetos e remove os pontos característicos em objetos dinâmicos. Em seguida, busca a melhor correspondência entre os objetos detectados e os objetos no mapa. Depois, otimiza os objetos estáticos nos quadros-chave e propõe uma estratégia dinâmica de otimização de superfícies quadráticas para otimizar o modelo dinâmico de superfícies quadráticas no mapa de objetos e rastrear a trajetória de movimento dos objetos dinâmicos. Finalmente, reconstrói o fundo estático denso. Os experimentos nos conjuntos de dados Bonn e TUM mostram que o método proposto melhora a precisão absoluta da pose em aproximadamente 44,3% e a precisão relativa em aproximadamente 19,0%. Os resultados experimentais indicam que o método pode alcançar uma localização mais precisa e robusta em cenas dinâmicas. Para verificar ainda mais o desempenho online do sistema, ele também foi testado em cenas dinâmicas reais e obteve os resultados esperados.

cenas dinâmicas;localização e mapeamento simultâneos;fluxo óptico;superfície quadrática;detecção de objetos