基于线特征且通过RGBD相机和IMU融合的SLAM系统

本发明涉及机器人建图领域，具体介绍了一种通过RGBD相机和IMU融合且基于点和线特征的高效视觉惯性同步定位与制图(SLAM)方法，PL‑RGBD‑VINS。目前，传统单目相机在初始化时需对特征点和线三角化，计算量大且误差明显，且基于点的SLAM在弱纹理或运动模糊场景中表现不佳。实际场景中线条提取和描述匹配的计算量巨大，难以保证SLAM系统的实时性。因此，本发明采用RGBD相机避免三角化，并通过短线融合、线特征均匀分布、自适应阈值提取等改进措施，提高线特征质量。将VINS的单目相机扩展为RGBD相机后，可生成稠密彩色点云，并添加线特征以增强定位与建图精度，从而构建出更具环境表征能力的线地图。