基于采样点的直线匹配视觉惯性SLAM算法

摘要

针对在快速运动和弱纹理场景中,提取到的点特征数量不足从而影响系统效果的问题,设计了一种融合点线特征的视觉惯性里程计算法。采用LSD算法通过设置动态的长度阈值过滤掉短线特征,然后利用逆向光流对点特征进行二次跟踪,并且提出一种基于采样点的直线匹配方法,将帧到帧和帧到平面的两种匹配方式结合,从而提高直线匹配的准确性。在公开数据集EuRoc上对此算法精度进行评估,实验表明,在复杂的场景中,与VINS-Mono相比,此算法表现出更高的精度和更强的鲁棒性。