本文提出了一种基于实时语义 RGB-D SLAM 算法的方法，其能够在动态环境中检测已知和未知的运动物体，并通过仅对关键帧进行语义分割来减少计算成本，并保持静态地图以实现强健的相机跟踪，同时提出了一种有效的几何模块来检测未知的移动物体。该算法在公共数据集和实际应用场景中进行了评估，最终实现了在低功耗嵌入式平台上实时运行并能在动态环境中提供高精度的定位与跟踪。

Apr, 2021

本文提出了一个新的实时 SLAM 流水线，使用 RGB-D SLAM 和 YOLO 实时物体检测来分割和去除动态场景，并构建静态场景 3D 模型。

Mar, 2023

本文介绍了 Photo-SLAM，一种具有超级基元地图的创新 SLAM 框架，通过同时利用显式几何特征进行定位和学习隐式光度特征来表示观察环境的纹理信息，以及采用高斯金字塔训练方法逐步学习多级特征以增强逼真的映射性能。实验证明，与当前最先进的 SLAM 系统相比，我们提出的 Photo-SLAM 在线逼真映射的性能显著优于其他系统，如 Replica 数据集中的 PSNR 提高了 30％，渲染速度快了数百倍。此外，Photo-SLAM 可以在像 Jetson AGX Orin 这样的嵌入式平台上实时运行，展示了机器人应用的潜力。

Nov, 2023

本文提出一种名为 DS-SLAM 的鲁棒的语义视觉 SLAM 方法，旨在解决动态环境下的 SLAM 问题，通过将语义分割网络与运动一致性检查方法相结合，提高了在动态环境下的本地化精度，同时生成了一个稠密的语义八叉树地图，可用于高级任务中。经过多组测试，DS-SLAM 的绝对轨迹精度比 ORB-SLAM2 提高了一个数量级，是当前高动态环境下最先进的 SLAM 系统之一。

Sep, 2018

本文提出了基于异构计算单位 CPU 和 GPU 实现的、在微创手术中完整实时大规模的、具有稠密形变 SLAM 系统的 MIS-SLAM 方法，该方法通过 ORBSLAM 提供强大的全局姿态定位，解决了范围快速移动和模糊图像等问题，显著改善了局部定位，并在实时中实现了规模大的局部定位与稠密建图。在公开数据集上进行的实验表明，这种方法具有潜在的临床应用价值。

Mar, 2018

研究使用光流残差技术实现动态语义感知的 RGB-D 环境下的 SLAM，同时实现动静分割、相机运动估计和静态背景重建。实验证明该方法在动态和静态环境中都比现有的方法具有更高的精度和效率。

Mar, 2020

本文提出了一种基于特征、无模型、可识别动态物体的 SLAM 算法，使用了语义分割技术来估算场景中刚性运动物体的运动轨迹和速度，并能够生成静态和动态结构的地图。该算法在模拟、合成和实际数据集上均实现了良好的性能。

Feb, 2020

提出了一种名为 NID-SLAM 的方法，通过增强语义掩膜中的不准确区域和选择关键帧来提高神经 SLAM 在动态环境中的性能。在动态环境中，该方法通过准确删除动态物体来降低相机漂移的概率，从而在跟踪准确性和建图质量方面优于其他竞争性神经 SLAM 方法。

Jan, 2024

DDN-SLAM 是一个实时的密集神经隐式语义 SLAM 系统，旨在解决动态场景下的跟踪和建图挑战，通过利用深度语义系统提供的先验知识、结合条件概率场进行分割，并采用深度引导静态遮罩和联合多分辨率哈希编码以提高建图质量。同时采用稀疏特征点和光流验证的方法增强跟踪鲁棒性，实现闭环检测和全局束优化。实验证明，在动态和静态场景中，DDN-SLAM 方法优于当前最先进方法。

Jan, 2024

3DS-SLAM 是一种针对动态场景的 3D 语义建图算法，通过 3D 物体检测和动态特征过滤等方法，解决了动态环境下相机定位的精度问题。与其他四个主流动态场景 SLAM 系统相比，3DS-SLAM 在 TUM RGB-D 数据集的动态序列上平均提高了 98.01% 的性能。

Oct, 2023