一种适用于低光照动态环境的视觉SLAM方法

本发明提出一种适用于低光照动态环境的视觉SLAM方法，包括如下步骤：S1：获取场景的RGB图像并转换到HSV颜色空间，对图像的V通道进行亮度检测，利用混合注意力机制改进自校准照明框架并对低光照图像进行图像增强；S2：利用改进的ORB特征点提取方法，对不同光照强度的图像应用自适应阈值进行特征点提取；S3：结合实例分割网络YOLOv8‑seg和运动一致性检验的方法，对图像中的动态特征点进行提取和过滤；S4：将得到的ORB特征点中所有静态特征点进行帧间特征点匹配，得到最佳匹配特征点，基于RANSAC算法和最佳匹配特征点进行相机位姿估计，得到相机运动结果。本发明解决了低光照和动态环境下现有视觉SLAM导航定位不能有效抵抗低光照场景和存在移动物体带来的干扰问题。