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摘要
为提高视觉惯性导航系统在宽动态、长航时、大范围作业环境中的精确性与鲁棒性，本文提出了一种平面环境约束辅助的单目视觉惯性里程计。该方法在视频图像中提取并跟踪均匀分布的FAST特征点，并通过对称光流剔除误跟踪点，实现视觉特征点高效检测与精确跟踪；无需计算稠密深度地图，仅从稀疏特征点集中检测共面特征点，拟合空间平面，构建对视觉特征点三维坐标的空间几何约束；融合视觉特征点重投影误差、共面特征点坐标约束以及IMU预积分误差构造代价函数，采用非线性优化方法估计系统状态。分别在公开数据集和实际户外场景中评估算法的准确性和有效性，实验结果表明：相较于VINS-Mono和ORB-SLAM3算法，本文方法的定位结果有显著提升，实现了复杂应用环境中精确、稳定导航，在机器人、无人驾驶等领域具有较大的实用价值。
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单位北京物资学院; 北京航空航天大学
