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摘要
针对基于特征点的视觉同步定位与建图(SLAM)算法在低纹理环境下特征提取能力弱、定位精度降低和鲁棒性差的问题，本文提出了一种基于稀疏直接法的特征增强视觉SLAM算法。首先对图像序列进行预处理，提高算法的特征提取能力；然后融合基于图优化的稀疏直接法和特征点法求解位姿，在保证算法定位精度的前提下，提高算法的运行效率和鲁棒性。由TUM数据集的实验结果表明，本文提出的算法定位精度优于当前SLAM算法，在TUM数据集中纹理稀疏的场景下，该算法提取的特征点数目是ORB-SLAM2算法的9.6倍，平均每帧跟踪耗时减少了58%。
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