无人机作为移动机器人领域的研究热点,近年来无论在商业界还是学术界都取得了巨大的发展.同时定位与地图构建(SLAM)在移动机器人的发展中有着重大的作用.由无人机经常在充满动态物体的场景中工作,所以需要一种针对动态场景的SLAM算法.针对动态场景,可移动性目标问题,本文提出一种基于深度学习方法的目标检测算法结合ORB SLAM2算法,用于处理动态物体,然后对静态物体进行特征点位姿跟踪,使得无人机的安全性和鲁棒性有所提高.在TUM数据集和真实环境种进行测试,提高了跟踪轨迹精度,同时也保证了无人机实时性.
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