融合语义信息的实时动态视觉SLAM方法-控制工程

一、本刊要求作者有严谨的学风和朴实的文风，提倡互相尊重和自由讨论。凡采用他人学说，必须加注说明。二、不要超过10000字为宜，精粹的短篇，尤为欢迎。三、请作者将稿件（用WORD格式）发送到下面给出的征文信箱中。四、凡来稿请作者自留底稿，恕不退稿。五、为规范排版，请作者在上传修改稿时严格按以下要求： 1．论文要求有题名、摘要、关键词、作者姓名、作者工作单位（名称，省市邮编）等内容一份。 2．基金项目和作者简介按下列格式：基金项目：项目名称（编号）作者简介：姓名（出生年－），性别，民族（汉族可省略），籍贯，职称，学位，研究方向。 3．文章一般有引言部分和正文部分，正文部分用阿拉伯数字分级编号法，一般用两级。插图下方应注明图序和图名。表格应采用三线表，表格上方应注明表序和表名。 4．参考文献列出的一般应限于作者直接阅读过的、最主要的、发表在正式出版物上的文献。其他相关注释可用脚注在当页标注。参考文献的著录应执行国家标准GB7714-87的规定，采用顺序编码制。

融合语义信息的实时动态视觉SLAM方法

作者:

关键词:

摘要：

研究背景与问题

在视觉同步定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping, SLAM）领域，传统的算法大多基于静态环境假设进行前端位姿估计。这种方法在处理静态环境时能够取得较好的效果，但在动态环境中，如移动车辆、行人等动态物体上的特征点会对前端位姿估计造成严重影响，导致定位精度下降。因此，如何提高动态场景下的SLAM算法性能，成为了当前研究的热点问题。

研究方法

为了解决动态场景下SLAM算法的精度问题，本研究提出了一种融合语义信息的实时动态视觉SLAM方法。该方法首先通过ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）算法提取图像特征点，然后结合深度学习技术对特征点进行语义分类，以区分动态物体和静态物体。在此基础上，采用改进的卡尔曼滤波算法对动态物体的位姿进行估计，并实时更新位姿估计结果。同时，引入动态窗口技术，对动态物体进行实时跟踪，以提高SLAM算法的鲁棒性和实时性。

核心结果

通过实验验证，融合语义信息的实时动态视觉SLAM方法在动态场景下取得了显著的性能提升。与传统基于静态环境假设的SLAM算法相比，该方法在动态物体检测、位姿估计和实时性方面均有明显改进。具体表现为：1）在动态物体检测方面，语义分类技术能够有效区分动态物体和静态物体，提高了动态物体检测的准确性；2）在位姿估计方面，改进的卡尔曼滤波算法能够对动态物体的位姿进行准确估计，提高了SLAM算法的定位精度；3）在实时性方面，动态窗口技术能够实时跟踪动态物体，保证了SLAM算法的实时性。

结论与意义

本研究提出的融合语义信息的实时动态视觉SLAM方法，有效解决了动态场景下SLAM算法的精度问题。该方法在动态物体检测、位姿估计和实时性方面均取得了显著成果，为SLAM技术在动态环境中的应用提供了新的思路。此外，该研究成果在智能交通、机器人导航、虚拟现实等领域具有广泛的应用前景，对推动相关技术的发展具有重要意义。

文章来源：《控制工程》网址: http://www.kongzhigongcheng.cn/qikandaodu/2026/1027/327.html