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针对目前主流视觉/惯导组合SLAM算法后端优化中计算代价大的问题,提出了一种改进边缘化策略和关键帧筛选策略的SLAM方法。首先,在系统后端优化过程中对因子图中的因子分类,通过对误差优化方程中因子类别对应的分块矩阵进行分步边缘化,将高维度矩阵分步拆解进行优化求解,提高了系统的计算效率;其次,通过增加非关键帧滑动窗口之间的图像帧约束关系,改进关键帧筛选策略,避免因视差过大导致特征点跟踪失败,从而提高了系统的稳定性与定位精度。实验表明,所提出的方法相较现有主流VI-SLAM算法在Eu Ro C数据集的平均