直接法和共视图优化的视觉惯性SLAM系统研究

视觉SLAM系统在相机快速旋转或光照频繁变化时,极易跟踪丢失。为此,提出一种基于直接法和共视图优化的紧耦合视觉惯性SLAM系统,融合IMU信息提高系统的鲁棒性,采用直接法前端提高系统的实时性,共视图优化后端提高系统的定位精度。该系统由前端和后端以及回环检测三个模块组成。跟踪线程利用IMU信息和基于稀疏图像对齐的直接法进行初始位姿估计;后端采用共视图的方法,以当前帧的二级相邻共视关键帧范围为局部优化窗口,利用光束平差法(Bundle Adjustment,BA)对系统状态变量进行优化;另外,仅对关键帧提取ORB特征点,并计算描述子信息供回环检测使用。在TUM VI数据集上的实验证明,与ORB-SLAM3和VINS-mono相比,该算法提高了系统的定位精度,且位姿估计速度提高了50%以上,在一帧完整跟踪任务中,比VINS-mono实时性提高了26%。