一种点线特征结合的双目视觉SLAM方法

摘要

本发明公开了一种点线特征结合的双目视觉SLAM方法，包括以下步骤：S1，双目相机内参标定；S2，利用标定后的相机采集环境图像，利用梯度密度滤波器过滤特征密集区域，得到有效的图像检测区域；S3，提取特征点和特征线；S4，对提取出的线特征进行断线合并；S5，利用特征点线进行跟踪匹配，并选取关键帧；S6，利用特征点线的重投影误差构建代价函数；S7，进行局部地图优化；S8，利用点线联合的词袋模型判断闭环，并对全局轨迹进行优化。本发明提出一种图像滤波机制、线段合并方法及加速的后端优化计算方法，解决了图像特征密集区域提取大量无效特征、线特征提取方法存在断线及传统后端优化方法耗时长等问题，提高系统的鲁棒性、精度及速度。