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摘要
为优化无人机SLAM系统运行过程中发生的跟踪失败导致局部建图失败以及双目摄像头在远近复杂场景下轨迹误差大的现象，提出了一种双目SLAM。首先在系统中加入新的约束优化双目匹配的视差与深度，然后应用光流法基于单应运动补偿原理和PROSAC算法去除误匹配，最后根据单应补偿结果投影得到新的数据关联，在关键帧和地图点应用新的手段提高对补偿结果的利用率，保证了系统的实时性和鲁棒性。所提算法利用双目视差优化计算关键点的深度从而提高系统的定位精度和系统鲁棒性，在室内无人机EuRoC数据集上取得了较为优秀的精度提升。
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