La mayoría de los métodos actuales de localización y mapeo simultáneos (SLAM) se basan principalmente en suposiciones sobre un entorno estático, lo que conlleva una disminución significativa de la precisión de la localización en un entorno dinámico. Para resolver este problema, este documento propone un método SLAM dinámico a nivel de objeto, 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, combina el flujo óptico y la técnica de reproyección de objetos para determinar las propiedades dinámicas y estáticas de los objetos y eliminar los puntos característicos en los objetos dinámicos. Luego, se busca la mejor correspondencia entre la detección de objetos y los objetos en el mapa. Luego, se optimizan los objetos estáticos en los fotogramas clave, y se propone una estrategia de optimización de superficie cuadrática dinámica en el mapa, así como el seguimiento de las trayectorias de movimiento 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 de la posición de este método aumenta aproximadamente un 44,3 % y la precisión relativa de la posición aumenta aproximadamente un 19,0 %. Los resultados experimentales muestran que este método puede ofrecer una localización más precisa y estable en entornos dinámicos. Para comprobar aún más el rendimiento del sistema, este documento también prueba este sistema en entornos dinámicos reales y obtiene los resultados esperados.

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