现有的双目同步定位与建图(SLAM)都使用标准立体相机,所处环境为静态的假设会影响其在动态环境中的精度。提出了一种多焦距动态立体视觉SLAM方法,它克服了标准立体相机无法兼顾远距离和宽视场感知场景的缺点,并去除了动态物体对SLAM的影响。具体来说,对传统的立体校正方法进行了改进,并使用校正参数修正了特征点的位置,而不是整张图像,还提出了一种自适应特征提取和匹配方法以增加多焦距图像的特征匹配数量。综合使用多视图几何、区域特征流和相对距离检测动态对象,剔除动态对象上的特征点。在公开数据集KITTI上,该方法相对ORB-SLAM3和DynaSLAM的定位精度都提高了6.97%,在自建数据集中,该方法的定位精度比ORB-SLAM3提高了26.64%,比DynaSLAM提高了32.09%。 (本文共计1页)......[继续阅读本文]