基于动态点线耦合的单目视觉惯性SLAM算法

作     者：吴桐 黄宜庆 张开平 WU Tong;HUANG Yiqing;ZHANG Kaiping

作者机构：安徽工程大学电气工程学院安徽芜湖241000 高端装备感知与智能控制教育部重点实验室安徽芜湖241000 

出 版 物：《长春师范大学学报》 (Journal of Changchun Normal University)

年 卷 期：2024年第43卷第2期

页      面：59-67页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：安徽省自然科学基金项目“基于增益调度切换的线性变参数系统输入饱和控制”(2108085MF220) 安徽省高校协同创新项目“自主智能无人系统视觉感知与控制”(GXXT-2020-069) 

主　　题：点线耦合 动态阈值 几何约束 滑动窗口优化 

摘      要：针对传统视觉SLAM算法在暗纹理环境下鲁棒性差、定位精度低的问题,本文给出了一种基于动态点线耦合的单目视觉惯性SLAM算法。设定提取线特征的动态阈值,提高线特征利用率,然后利用点与线特征位置的相似性,提取新的点线耦合特征,并构造点线耦合残差模型,用点线耦合残差来搜索点与线特征之间的关系,将点线耦合残差集成到后端滑动窗口优化中,用以构造最小化成本函数。将构造的算法在EuRoC公开数据集上进行仿真,实验结果表明,本文设计的算法比VINS-Mono算法和PL-VIO算法的定位误差降幅明显,有效地增强了系统的鲁棒性,提高了系统的定位精度。