基于SLAM与视觉图形的大空间实时定位方法及系统

本发明提供基于SLAM与视觉图形的大空间实时定位方法及系统，涉及空间定位与智能导航技术领域，其方法包括获取空间场景图像和环境点云并进行预处理；基于深度学习目标检测模型对场景图像进行检测，识别动态目标以及对应类别和边界框；保留环境点云的静态空间特征点并构建初始空间点云地图；对静态空间特征点进行ORB特征提取得到特征描述子，构建空间视觉特征地图；对初始空间点云地图和空间视觉特征地图进行联合优化，生成多模态全局空间地图；结合空间惯性测量信息对动态目标进行位姿估计得到初始位姿，经优化后得到最终位姿，从而可以提高大空间动态环境下的定位精度与鲁棒性，优化多模态地图的一致性，增强动态环境下的定位稳定性。