一种基于特征点增强的无人机视觉SLAM技术研究方法

本发明公开了一种基于特征点增强的无人机视觉SLAM技术研究方法，方法包括：获取无人机周围环境；根据周围环境信息进行无人机定位；构建当前环境的地图；依据不同物体的特征分割出环境中的信息；构建优化地图信息；通过FeatureBooster对提取特征点进行增强；在ORB‑SLAM3的基础上添加语义信息并通过深度学习的方法建图。本发明提供的方法综合考虑了在复杂的环境下无人机的定位和建图，将语义分割网络与光流金字塔相结合，降低了动态目标对定位的影响，提高了动态环境下的定位精度。同时，使用了Nerf建图，为执行其他更高层次的任务奠定基础。