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摘要
针对卷帘相机的卷帘效应会引起图像扭曲，进而影响系统定位精度的问题，提出了一种融合IMU信息的点转移矫正的视觉惯性里程计。首先，针对卷帘图像扭曲问题，利用三焦点张量的点转移方法修正卷帘图像，相当于输入系统的是全局图像。其次，为了保证算法在嵌入式硬件上实时运行，采用扩展卡尔曼滤波进行信息融合来提高系统的定位精度和降低计算资源的要求。然后，引入静态检测和异常检测来保证系统的鲁棒性。最后，所提算法在手机上以25 Hz左右的帧率实时运行，并在真实环境下进行实验。公开数据集上的实验结果表明：与RS-VINS-Mono算法相比，所提算法的定位精度提升了27%，验证了该算法可有效融合视觉和惯性信息来减小卷帘效应带来的定位误差，提高了系统的鲁棒性。
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