基于点线特征的快速单目惯性SLAM算法

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以提高弱纹理场景下同步定位与建图(SLAM)算法的定位精度、鲁棒性和运行效率为目的,提出一种基于点线特征的快速单目视觉惯性SLAM算法。算法通过融合点线特征以及惯性测量信息估计出SLAM系统初始运行参数,在SLAM后端通过构建先验误差、惯性测量单元(IMU)测量误差、视觉特征重投影误差、回环检测误差函数进行非线性优化,估计更加精确的相机运动、路标点坐标及IMU状态信息,对算法中的点线特征检测基于计算机统一设备架构(CUDA)并行计算模型设计了并行检测方法。实验结果表明,该算法运行效率相对于串行计算模式有了较明显提升,且在某些场景下具有比VINS-Mono算法更高的定位精度和鲁棒性。
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