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摘要
以实现室内移动机器人高精度、高鲁棒性的定位与建图为目标，针对单目视觉SLAM方法在室内弱纹理环境下由于特征点稀疏、相机移动过快所导致的定位精度下降甚至跟踪失败问题，提出一种结合点线特征的视觉惯性融合SLAM方法。利用改进的LSD算法提取线特征以提升数据关联的准确性，通过最小化点线及IMU等残差构成的目标函数得到准确的位姿估计。根据对比多组公开数据集及实际室内环境中的实验结果表明：该方法提高了室内定位精度，具备较好的鲁棒性。
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单位自动化学院; 福州大学
