CAOS-SLAM：面向动态环境的类别无关物体感知实时 vSLAM

CAOS-SLAM 提出一种动态 vSLAM 框架，在 ORB-SLAM3 基础上加入混合感知管线，实时检测、跟踪并过滤语义已知和此前未见的运动物体。方法按需执行全景分割做物体发现，对未分类区域用深度聚类实例化候选未知物体，两次全景更新之间依靠轻量检测或基于世界坐标系卡尔曼预测、深度一致性和外观相似度的时间掩码传播维持物体轨迹，再用估计的物体运动剔除动态特征。