摘要
本发明涉及视觉同步定位与建图技术领域,具体涉及一种动态环境下增强描述符语义视觉SLAM方法,包括:步骤1:利用深度学习的语义分割网络对场景进行语义分割,随后结合语义信息对场景中动态特征进行消除;步骤2:引入特征描述符增强算法,增强前端提取特征点的描述符;步骤3:利用SLAM系统的关键帧构建关键帧点云,随后拼接关键帧的点云构建全局稠密点云地图;步骤4:将语义分割所得语义信息联系全局点云构建语义地图。本发明通过消除场景动态特征、增强描述符以及语义地图构建,有效提升了SLAM系统在动态场景的稳定跟踪,增加对环境语义的描述。