在slam中对几何判断动态特征点的具体算法流程

对于SLAM中对几何判断动态特征点的具体算法流程，一般可以采用以下步骤：

1. 首先，需要对相机图像进行特征点提取，比如使用SIFT、SURF等算法。

2. 然后，需要对提取出的特征点进行匹配，得到它们在不同帧之间的对应关系。

3. 接着，需要对这些特征点进行三角化，得到它们在三维空间中的位置。

4. 对于每个特征点，需要计算它在相机坐标系下的速度向量，可以使用两帧之间的位姿变换和特征点在两帧中的位置差来计算。

5. 然后，需要对每个特征点的速度向量进行判断，如果速度向量的模长超过一定阈值，就认为这个特征点是动态的。

6. 最后，需要将动态特征点从地图中删除，以避免对后续的SLAM过程造成干扰。

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YMS 动态特征点滤除算法

YMS（You Only Match Once）动态特征点滤除算法是一种用于稀疏特征点匹配的算法。它的主要思想是通过一次性匹配的方式，将匹配点对中的错误匹配点排除掉，从而得到更准确的特征点匹配结果。

该算法的具体步骤如下：

1. 特征点提取：首先，在图像中提取出一组特征点，例如使用SIFT、ORB等算法进行特征点提取。

2. 特征描述：对提取到的特征点进行描述，常用的方法是使用局部特征描述算子，如SURF、BRIEF等。

3. 特征匹配：将待匹配的两幅图像中的特征点进行匹配，得到初始的匹配点对。

4. 动态特征点滤除：通过计算每个匹配对之间的几何关系和相似性度量，筛选出错误匹配点对。常用的方法包括计算基础矩阵、本质矩阵等。

5. 优化匹配结果：基于滤除后的匹配点对，使用优化算法（如RANSAC）进一步优化特征点的匹配结果，得到最终的稀疏特征点匹配结果。

YMS动态特征点滤除算法通过一次性匹配和错误匹配点排除的策略，能够有效提高特征点匹配的准确性和稳定性，广泛应用于图像拼接、SLAM（同时定位与地图构建）等领域。

几何约束 动态slam

几何约束动态SLAM是一种SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，同时定位与建图）算法，它结合了几何约束和动态场景的信息来实现精确的定位和建图。该方法的核心思想是利用几何约束来区分静态特征点和动态特征点，并将动态特征点进行剔除，以避免它们对定位和建图的干扰。引用提到了该方法在前端只提取静态特征点来进行定位，在动态特征点较少的情况下可以提高定位的精度。

一种改进的方法是引用中提到的，在基于ORB-SLAM2的基础上，采用yolov5网络进行语义分割，将图像分割为动态区域和静态区域。然后利用几何约束剔除真正的动态区域，避免过度的剔除问题。这种方法解决了直接剔除动态区域导致特征点不足的问题。

几何约束动态SLAM算法的发展还有很多值得挖掘的地方，比如引用提到的将几何约束与静态语义信息相结合，来避免动态特征点过多、语义信息不足的问题。这种结合可以进一步提高定位和建图的精度。

总的来说，几何约束动态SLAM算法通过利用几何约束和动态场景的信息，可以提高SLAM系统的定位和建图的精度，并且还有很多创新点和进一步研究的空间。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>