基于动态物体跟踪的语义SLAM

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摘 要：针对传统视觉SLAM在动态场景下容易出现特征匹配错误从而导致定位精度下降的问题，提出了一种基于动态物体跟踪的语义SLAM算法。基于经典的视觉SLAM框架，提取动态物体进行帧间跟踪，并利用动态物体的位姿信息来辅助相机自身的定位。首先，算法在数据预处理中使用YOLACT、RAFT以及SCDepth网络，分别提取图像中的语义掩膜、光流向量以及像素深度值。（剩余18986字）

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