一种基于特征优选的视觉惯性融合定位方法及系统

本及一种基于特征优选的视觉惯性融合定位方法及系统，属于自主机器人的视觉惯性导航技术领域。该方法和系统基于几何特征选择的视觉惯性定位系统(Geometric Feature Track Selection Visual Inertial Navigation System，GFT‑VINS)，通过基于法向极线几何的特征轨迹选择策略，筛选出优质特征轨迹，避免低质量轨迹干扰，提升定位精度，减少环境变化和特征异常带来的误差累积，增强系统稳定性。同时，结合多状态约束卡尔曼滤波器(Multi‑State Constraint Kalman Filter，MSCKF)框架，保持高效计算能力，满足自主机器人在复杂环境下对高精度、高稳定性和高效计算的需求，推动其广泛应用。