基于动态耦合与空间数据关联的RGB-D SLAM算法

为了解决动态环境下视觉SLAM（同步定位与地图创建）算法定位与建图精度下降的问题,提出了一种基于动态耦合与空间数据关联的RGB-D SLAM算法。首先,使用语义网络获得预处理的语义分割图像,并利用边缘检测算法和相邻语义判定获得完整的语义动态物体;其次,利用稠密直接法模块实现对相机姿态的初始估计,这里动态耦合分数值的计算在利用了传统的动态区域剔除之外,还使用了空间平面一致性判据和深度信息筛选;然后,结合空间数据关联算法和相机位姿实时更新地图点集,并利用最小化重投影误差和闭环优化线程完成对相机位姿的优化;最后,使用相机位姿和地图点集构建八叉树稠密地图,实现从平面到空间的动态区域剔除,完成静态地图在动态环境下的构建。根据高动态环境下TUM数据集测试结果,本文算法定位误差相比于ORB-SLAM算法减小了约90%,有效提高了RGB-D SLAM算法的定位精度和相机位姿估计精度。