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摘要
摘要
即时定位与地图构建(SLAM)算法是智能移动机器人在未知环境中自主导航
的关键技术。现有SLAM算法大部分假设环境是静态的，但实际应用场景中存
在大量动态目标，这使得SLAM算法的定位精度与鲁棒性大幅降低。当前，深
度学习与传统几何相结合的方法表现出了优异的性能，然而这类方法网络模型
参数量大，难以部署在计算资源有限的嵌入式设备。除此之外，机器人在光照、
遮挡等情况下容易出现定位丢失的问题，这些都对动态
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