视觉SLAM动态剔除

视觉SLAM动态剔除是指在实时的SLAM系统中，通过剔除动态物体，提高定位和地图建立的准确性和鲁棒性。在上述引用中，有几篇论文介绍了不同方法来实现视觉SLAM动态剔除的技术。

其中，论文《Detect-SLAM: Making Object Detection and SLAM Mutually Beneficial》提出了一种在GPU加速下实时运行的动态SLAM系统Detect-SLAM。该系统利用目标检测算法去除运动物体上的特征，以提高SLAM系统在动态环境下的定位性能。同时，利用SLAM系统建立的语义地图可以改善目标检测在具有挑战性条件下的效果。该系统包括运动物体去除、物体检测、SLAM增强检测器和映射物体等部分，其中SSD运行在GPU上，其余部分运行在CPU上。

另一篇论文《RDS-SLAM: Real-Time Dynamic SLAM Using Semantic Segmentation Methods》介绍了一种实时动态SLAM系统RDS-SLAM，该系统利用语义分割方法进行动态物体的剔除。通过语义分割，可以将静态和动态物体进行区分，从而提高SLAM系统的鲁棒性。

除了上述的两篇论文，还有一篇论文《RDMO-SLAM: Real-Time Visual SLAM for Dynamic Environments Using Semantic Label Prediction With Optical Flow》也探讨了在动态环境中实现实时视觉SLAM的方法，该方法利用光流和语义标签预测来进行动态物体的剔除。

综上所述，视觉SLAM动态剔除的方法可以通过目标检测算法、语义分割、光流和语义标签预测等技术实现，这些方法可以提高SLAM系统在动态环境下的性能和鲁棒性。