一种基于语义分割的动态环境双目视觉SLAM方法

摘要

本发明涉及一种基于语义分割的动态环境双目视觉SLAM方法，包括如下步骤：获取物体的语义掩膜，所述语义掩膜通过深度学习网络生成；采用双目相机获取多帧连续的双目图像；提取每帧双目图像上的特征点，匹配相邻帧双目图像上的特征点；剔除位于语义掩膜上的特征点，并根据剩余的特征点计算相机位姿；基于所述相机位姿分离所述双目图像上的动态物体和静态物体；基于分离后的静态物体重新计算相机位姿；基于更新后的相机位姿以及位于所述静态物体上的特征点构建静态地图。本发明使用双目相机，将经过语义信息分割后的图像作为引导，能够识别场景中的动态、静态物体，并实现地图的构建，本方法运算简单、成本低，且能够应用于大多数实际场景中。