一种动态环境下基于直接法的双目视觉惯性里程计方法

本发明提供一种动态环境下基于直接法的双目视觉惯性里程计方法，通过Mask R‑CNN实例分割网络获取潜在动态物体的先验分割掩码，应用稀疏光流法判断物体的真实动态性，根据潜在动态物体前后帧光流变化与夹角的自适应动态阈值以对潜在动态区域的特征进行判别，并去除提取在动态物体上的特征，追踪剩余静态特征点以估计初始位姿；在直接法粗跟踪中紧耦合双目视觉的信息和IMU信息，通过联合创建光度与IMU的残差方程；在后端滑动窗口中联合IMU的误差信息，通过增加主导帧左目视图的特征点向目标帧右目视图投影的方法构建光度残差，对光度参数以及位姿变化进行迭代更新优化。