dynaslam的优缺点

DynSLAM方法具有以下优点：

1. 实时性：DynSLAM能够在运动的相机下实时地进行场景重建和相机定位，适用于需要实时性的应用场景。

2. 密集重建：DynSLAM不仅可以重建点云，还可以重建平面结构，能够提供更丰富的场景信息。

3. 鲁棒性：DynSLAM在处理动态场景和复杂光照条件下表现出较好的鲁棒性，能够有效地处理场景中的运动物体和光照变化。

4. 图优化：DynSLAM引入了基于图优化的方法对相机位姿和场景进行优化，提高了系统的精度和稳定性。

然而，DynSLAM也存在一些缺点：

1. 硬件依赖：DynSLAM需要使用RGB-D相机或单目相机与深度估计算法配合使用，这对于某些应用场景可能会增加成本或限制使用条件。

2. 计算复杂度：由于DynSLAM要进行实时的密集重建和优化，其计算复杂度较高，可能需要较强的计算资源来实现实时性能。

3. 分辨率限制：DynSLAM对于场景中的小尺度细节可能不够敏感，对于需要高精度重建的应用可能存在一定的限制。

综上所述，DynSLAM具有实时性、密集重建和鲁棒性等优点，但也存在硬件依赖、计算复杂度和分辨率限制等缺点。在实际应用中，需要根据具体需求和场景特点进行权衡和选择。