SLAM技术在无人驾驶、机器人、AR等领域有着广泛的应用,如何精准地定位相机姿态并完成高质量的地图绘制一直都是学者们不断探索的问题。目前多数SLAM系统主要还是以单目相机为主,单目相机价格相对低廉容易获取,并且单目相机能够提供非常丰富的场景信息,但是单目SLAM系统无法估计场景的真实尺度。以激光雷达为主的SLAM系统虽然能够快速获取深度信息,但仅仅依靠点云信息无法完成可靠的回环检测,难以消除累积误差,并且激光雷达的价格过于高昂。多传感器融合的SLAM系统都需要复杂的硬件搭建和同步标定。双目SLAM系统只需要一台双目相机,不仅能够充分利用视觉信息,而且能够准确地获取深度信息,解决单目SLAM尺度不一致的问题。我们设计一个简单高效的双目SLAM系统。根据立体视觉特征点快速完成SLAM系统的初始化,对连续帧视图进行特征匹配,完成数据关联,估计相机姿态,并对其进行优化,随着相机的移动,对新的视图进行评估,筛选出关键帧,根据关键帧信息,对整个SLAM系统进行回环检测,减小累积误差,并完成整个场景地图的绘制。我们对相机姿态和3D空间点做了进一步的优化,在Bundle Adjustment中,根据H矩阵的稀疏性,我们对其做进一步消元,优先估计相机姿态的变化,再优化3D空间点,充分利用对角块矩阵的特性,加快了后端优化的速度。为了评测双目SLAM系统效果,我们提出了利用棋盘格估计相机姿态的评测方法。为了更加直观地表示双目SLAM系统鲁棒性,我们加入AR模块,能够更加直观地反映相机姿态估计的结果。实验表明:我们的双目SLAM系统能够稳定地估计相机姿态并完成空间地图的绘制。