基于改进点线特征的多源融合SLAM算法

传统视觉SLAM算法在缺乏明显特征的场景或移动平台快速运动时,特征难以被检测和跟踪。提出了一种基于改进点线特征多源融合SLAM算法。前端通过相似短线段合并的策略改进EDLines线特征提取算法,提取长线段特征,后端融合了点、线特征和IMU数据,并采用非线性优化方法进一步估计相机位姿。实验结果表明,改进EDLines线特征提取算法相比传统LSD线特征提取算法,其特征提取速度提高4倍。在EuRoc数据集的测试中,本算法在不同场景下都具有很好的定位和建图效果,且具有较高的鲁棒性和实时性,对机器人实时的避障导航应用有较大的参考价值。