基于深度学习图像特征的动态环境视觉 SLAM 方法研究
作 者：
王秋晨
摘 要：
在人工智能快速发展的当下，机器人需在复杂多变的动态环境中自主作业。视觉 SLAM 技术是关键，但传统方法受限，深度学习为其突破带来转机。文章聚焦基于深度学习图像特征的动态环境视觉 SLAM 方法研究。阐述该方法在特征提取、应对动态环境等方面的特点，深入剖析其实现方法，涵盖特征提取原理、挑战应对、策略优化等内容，分析其应用趋势，旨在为提升动态环境下视觉 SLAM 技术性能与拓展应用提供理论支撑。
来 源：
《信息产业报道》 2025-06