【摘 要】
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目前传统视觉惯性SLAM通常采用点特征来对相机位姿进行估计,但在两边都是白墙的走廊等弱纹理环境下表现很不理想,容易跟踪失败.因此使得仅基于点特征的SLAM算法面临巨大挑战,
【机 构】
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四川大学计算机学院,四川成都,610065
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目前传统视觉惯性SLAM通常采用点特征来对相机位姿进行估计,但在两边都是白墙的走廊等弱纹理环境下表现很不理想,容易跟踪失败.因此使得仅基于点特征的SLAM算法面临巨大挑战,而线特征在弱纹理环境下具有良好表现,且加入线特征后所构建的三维地图具有更好的结构性.综上所述,基于点线特征融合的SLAM算法具有重大研究意义,所以本文对其展开研究.本文基于图优化紧耦合imu残差和点线重投影误差来优化相机位姿和地图点.实验采用Euroc标准数据集,试验结果表明本文所用方法有效,在弱纹理环境下精度优于目前主流算法.
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