动态场景下基于点线特征的语义视觉SLAM定位方法

本发明公开了一种动态场景下基于点线特征的语义视觉SLAM定位方法，使用ORB点特征提取和LSD线特征提取并匹配；接着，使用YOLOv5网络对场景中的物体进行检测和分类，得到物体分类框，根据物体分类结果，将特征分为静态和动态两类，去除动态框内的点特征及线特征，并利用特征点辅助计算极线约束的基本矩阵F，基于极线约束，对动态特征点进行筛选，保留部分满足要求的低动态特征；同时利用场景中的结构约束，采用平行线和垂直线优化线段，通过最小化成本函数得到最佳线段端点，对有效特征的3D位姿进行估计，最后结合特征的3D位姿根据点线特征的重投影误差对相机位姿进行估计，即得到相机的定位。本发明在动态场景下，能够有效提高SLAM系统的定位精度。