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作者：孙海迪;余夏怡;郑恩辉;
单位：中国计量大学机电工程学院;
摘要：针对纯视觉SLAM算法在光照剧烈波动、低纹理区域及复杂纹理环境下，因相机高速运动导致特征跟踪频繁失效、定位精度显著下滑等问题，文中提出一种融合点线特征的视觉惯性SLAM方法。该方法首先通过对LSD算法的梯度阈值进行自适应改进，同时对LSD算法的部分固定参数做出调整以提升线段提取精度，并对于一些提取到的短线特征根据合并条件判断是否能够通过短线合并为高质量的线段；其次采用滑动窗口优化方法进行位姿估计，对IMU测量残差、点和线特征的重投影误差进行全局优化。对所提方法在Euroc数据集下进行测试，测试后的结果显示，文中方法能够有效提升整体SLAM系统的定位精度以及鲁棒性。
关键词：视觉同步定位与地图构建;;线特征提取;;线特征匹配;;点线特征融合;;自适应改进;;非线性优化
