Большинство существующих методов визуального одновременного определения положения и построения карт (SLAM) в значительной степени основаны на предположениях о статической среде, что приводит к заметному снижению точности определения в динамических средах. Для решения этой проблемы в данной статье предложен метод динамического SLAM на уровне объектов, объединяющий обнаружение объектов и методы оптического потока. Этот метод использует обнаружение объектов для получения информации об объектах, в сочетании с оптическим потоком и методом повторного проецирования объектов для определения движущихся и неподвижных свойств объектов и удаления характерных точек на динамических объектах. Затем ищется наилучшее соответствие обнаруженных объектов и объектов на карте. Затем оптимизируются статические объекты на ключевых кадрах, параллельно предлагается стратегия оптимизации динамической квадратической поверхности для улучшения модели динамической квадратической поверхности на карте объектов и отслеживания траектории движения динамических объектов. Наконец, восстанавливается плотный неподвижный фон. Эксперименты на наборах данных Bonn и TUM показывают, что абсолютная точность позиционирования предложенного в данной статье метода повышается примерно на 44,3%, а относительная точность позиционирования повышается примерно на 19,0%. Результаты эксперимента показывают, что предложенный в данной статье метод способен обеспечить более точное и стабильное определение в динамических сценах. Для дальнейшей проверки работы системы в реальном времени в данной статье также проведен тест в реальной динамической среде, и мы достигли ожидаемых результатов.

Динамическая среда; Одновременное определение положения и построение карт; Оптический поток; Квадратическая поверхность; Обнаружение объектов