La mayoría de los métodos actuales de localización y mapeo simultáneo visual (SLAM) se basan en gran medida en suposiciones sobre entornos estáticos, lo que conlleva una disminución significativa en la precisión de la localización en entornos dinámicos. Para resolver este problema, este artículo propone un método SLAM dinámico a nivel de objetos que combina la detección de objetos y los métodos de flujo óptico. Este método utiliza la detección de objetos para obtener información sobre los objetos, en combinación con el flujo óptico y la técnica de reproyección de objetos para identificar las propiedades de movimiento y estáticas de los objetos, y eliminar los puntos característicos en los objetos dinámicos. Luego, se busca la mejor correspondencia entre los objetos detectados y los objetos en el mapa. Luego, se optimizan los objetos estáticos en los fotogramas clave, al mismo tiempo que se propone una estrategia de optimización de superficies cuadráticas dinámicas para mejorar el modelo de superficie cuadrática dinámica en el mapa de objetos y seguir la trayectoria de los objetos dinámicos. Finalmente, se reconstruye un fondo estático denso. Los experimentos en los conjuntos de datos Bonn y TUM muestran que la precisión absoluta del método propuesto en este artículo mejora aproximadamente un 44,3%, y la precisión relativa mejora aproximadamente un 19,0%. Los resultados experimentales muestran que el método propuesto en este artículo puede lograr una localización más precisa y robusta en escenas dinámicas. Para verificar aún más el rendimiento del sistema en línea, también se realizaron pruebas en este sistema en un entorno dinámico real, y se obtuvieron los resultados esperados.

Entorno dinámico; Localización y mapeo simultáneo; Flujo óptico; Superficie cuadrática; Detección de objetos