基于深度学习的多移动机器人视觉SLAM方法

本发明公开了一种基于深度学习的多移动机器人视觉即时定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)方法。首先，多台单个轮式移动机器人使用基于深度学习的改进视觉SLAM算法进行环境地图构建。其次，使用基于Roust ICP算法的地图融合算法将多个移动机器人构建的稠密点云地图进行融合，得到完整、精确的环境地图。本发明提出的多移动机器人视觉SLAM方法构建的环境地图较为准确，能够有效去除环境中动态物体的干扰。