一种基于点线融合的视觉惯性SLAM方法及系统

本发明公开了一种基于点线融合的视觉惯性SLAM方法及系统，涉及图像处理技术领域，解决了当前SLAM方法在处理过多线特征时，无法有效选择稳定且具有区分性的特征的问题，方案要点：基于正、反向光流结合的跟踪算法对视觉数据进行点特征提取与跟踪，基于线特征选择与均匀化优化后的线段检测模型对视觉数据进行线特征选择和优化；基于滑动窗口模型对视觉数据和惯性数据分别进行边缘化并转化为先验信息，基于分布式优化策略改进边缘化步骤；通过在数据预处理时设置特殊的特征检测与匹配，在后端非线性优化时设置边缘化残差处理滑动窗口优化，增强点线特征的稳定性和准确性，提升系统的运行效率。