一种基于改进点线特征的结构化场景视觉SLAM方法

摘要

本发明公开了一种基于改进点线特征的结构化场景视觉SLAM方法，首先对RGB‑D相机进行基础标定，获得内参信息，之后通过该深度相机对结构化场景进行SLAM初始化；提取结构化场景中的ORB点特征与LSD线特征，根据点线特征对应的空间点与空间直线，建立误差模型，通过最小化该模型，对相机位姿进行估计并生成结构化场景的三维地图点；在视频帧中决策生成关键帧，使用关键帧集合，建立词袋模型，对三维地图点进行闭环检测；检测到闭环条件后，通过误差模型，对相机位姿与结构化场景三维地图点进行优化，改进SLAM效果。本发明解决了结构化场景中视觉SLAM对于闭环检测精度与效率不高的问题，并为视觉SLAM工作提供了较大的便利。