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应对传统视觉同时定位与地图构建（vSLAM）相机跟踪模块在动态环境中无法精确定位的问题，本文提出一种基于语义的视觉里程计，在利用金字塔LK光流追踪匹配帧间特征点的同时，对图像进行像素级的语义分割，然后将语义信息与几何特征紧密结合用以准确地剔除图像中的外点，使得位姿估计和建图仅依靠图像中值得信赖的静态特征点。此外，提出了一种多尺度的随机抽样一致（RANSAC）方案，对匹配点进行步进采样，每步使用不同的尺度因子，在降低外点检测时间的同时，提高了外点检测的鲁棒性。在TUM数据集上的实验结果表明，在高动态序列中，本文系统相对于ORB-SLAM2，绝对轨迹误差和相对位姿误差改善了90%以上，而相对于同类型的DS-SLAM，本文在降低外点检测时间30-40%的情况下，提升了位姿估计的稳健性。

卢金, 刘宇红, 张荣芬. 面向动态场景的语义视觉里程计[J]. 激光与光电子学进展, 2021, 58(06): 1.  复制并引用该论文