一种基于点和线的融合语义SLAM方法

本发明公开了一种基于点和线的融合语义SLAM方法，涉及视觉定位技术领域，利用YOLOv8目标检测网络对RGB图像进行动态检测，得到检测结果；对获取的RGB图像同时提取点特征和线特征，得到点特征和线特征；结合检测结果，对得到的点特征和线特征进行动态特征剔除，得到静态点、线特征；并利用静态点、线特征进行位姿优化。本发明联合深度信息和对极几何剔除动态对象的动态点，同时，针对轻量型神经网络造成的漏检问题，给出了检测补偿来弥补漏检。本发明还在提取点特征的基础上，加入了线特征来弥补动态场景下特征数量不足的问题，增加了SLAM算法在动态环境下的准确性和鲁棒性。