一种融合点线特征的目标感知型动态视觉SLAM方法

本发明具体公开了一种融合点线特征的目标感知型动态视觉SLAM方法，涉及视觉SLAM技术领域。该方法通过YOLOv8‑seg模型结合TensorRT推理实现目标检测与分割，重构DeepSORT算法完成多目标稳定跟踪；基于光度一致性原理与光流法开展运动一致性检查；依据检测框、掩膜深度及相机参数计算目标三维中心，实现目标三维重建；提取并处理点线特征，线特征采用Plücker坐标表示；基于ORB‑SLAM3框架构建非线性优化模型，联合优化相机位姿、地图点与地图线参数。本发明有效提升了动态场景下的定位精度与系统鲁棒性，实现静态结构精准建模与动态目标轨迹可靠生成，适用于无人机、服务机器人等自主导航场景。