文档解析
本文提出了一种针对室内动态环境的RGB-D SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即同时定位与地图构建）算法。该算法首先利用RGB-D相机的深度信息对动态物体进行预剔除，以优化光度和深度误差，从而获得初始相机位姿。随后，通过多次迭代进一步剔除动态物体，并更新静态背景，以实现更为精确的位姿估计。与传统视觉SLAM算法相比，该算法特别针对动态环境进行了优化，能够在低动态和高动态室内场景中实现更高的位姿估计精度。实验结果表明，该算法在TUM RGB-D数据集和实际环境中的表现均优于现有算法，显示出良好的精度和鲁棒性。未来的工作将探索结合深度学习技术，以提高在光照条件不稳定的室内动态场景中的位姿估计精度和系统鲁棒性。
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