【摘 要】
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基于视觉SLAM构建场景地图,是实现三维重建的方法之一。近年来,半稠密SLAM建图逐渐受到学者关注,但仍有一些不足:在重建地图的质量和计算复杂度方面有待优化改进,半稠密点云无法较好表现结构特征。针对于此,本文提出了基于特征SLAM的半稠密建图方法SDLS＿SLAM。论文主要工作如下:（1）为了优化地图质量和计算量,本文设计了一种关键帧筛选方法,并基于新关键帧进行半稠密点云建图。首先通过约束条件选择
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基于视觉SLAM构建场景地图,是实现三维重建的方法之一。近年来,半稠密SLAM建图逐渐受到学者关注,但仍有一些不足:在重建地图的质量和计算复杂度方面有待优化改进,半稠密点云无法较好表现结构特征。针对于此,本文提出了基于特征SLAM的半稠密建图方法SDLS＿SLAM。论文主要工作如下:（1）为了优化地图质量和计算量,本文设计了一种关键帧筛选方法,并基于新关键帧进行半稠密点云建图。首先通过约束条件选择高质量关键帧,并设置阈值限制其数量,然后沿极线搜索关键帧中像素并计算逆深度。（2）为了有效表达场景中物体的结构特征,本文设计了一种基于三维线段的建图方法。首先从关键帧中提取到二维线段,然后通过线段的2D位置和对应深度把三维线段拟合问题转换成特定的二维计算,最后以增量形式拟合,得到的线段将替代半稠密点云,且与原点云之间的结构关系保持一致。（3）基于上述两点,融合形成SDLS＿SLAM半稠密建图方法,最后输出为半稠密点云和三维线段双模型,能够直观的表达场景信息。本文的方法在公开和自制数据集进行多次实验,通过重建得到的三维模型表明了SDLS＿SLAM方法能够较为准确完整的还原室内场景,并且较好的表现出几何拓扑关系;通过误差结果可知SLAM系统的定位精度和稳定性受影响极小,对运行时间的分析则表明了本方法重建效率较高。
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