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为了提高SLAM(同时定位与地图构建)的精确性,提出一种基于时空一致性的单目相机SLAM算法.稳定的特征点具有以下2个特性:一是出现在连续的多帧图像中;二是能够被多个不同视角的相机观察到.本文分别使用时间一致性和空间一致性(简称时空一致性)描述上述2个特征.利用时间一致性的策略确定插入关键帧的时机,利用空间一致性的策略严格筛选3维点云.在KITTI数据集中,本文与ORB-SLAM (基于ORB特征的SLAM系统)算法相比较,本文方法需要选取的关键帧数量更少,使得局部优化线程中关键帧位姿能够得到更加充