以实现机器人导航系统的高精度实时定位为目标,针对弱纹理环境下视觉SLAM运行不稳定、累积误差大,以及快速运行时算法失锁等问题,提出一种基于光流-线特征的单目视觉-惯性SLAM算法(PL-VINS).参考开源的VINS-Mono系统架构,通过视觉-惯性联合初始化估计PL-VINS初始时刻的状态,为后端线程提供良好的初始值.在此基础上,整合回环检测误差、惯性误差及点线视觉重投影误差,构建目标优化函数,并利用滑动窗口双向边缘化策略,实现回环检测与重定位.采用通用开源数据集EuRoc评估PL-VINS性能并与VINS-Mono做对比,实验表明,在某些特定的场景下,PL-VINS的导航定位精度上要高于VINS-Mono,且增强了VINS在弱纹理环境下的适应性,为短时快速、非理想光照场景下的视觉SLAM设计提供了重要的模型参考.
视觉-惯性SLAM 点线特征提取与匹配 PL-VINS 位姿图优化 回环检测