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国内刊号：21-1137/TP
国际刊号：1002-0446
发布日期:
作者：李丹, 李俊祥, 赵文杰, 钱牧云, 陈阳
关键词：双目视觉, 点线特征融合, 关键帧选取, 动态阈值
针对弱纹理环境下双目视觉SLAM（同步定位与地图构建）系统存在的特征信息提取不足及关键帧选取冗余问题，提出了一种改进的视觉SLAM方法——PLKF-SLAM。首先，针对点线特征融合问题，对距离和角度测量值的误差函数进行加权融合，并引入自适应因子以平衡线特征在光束平差过程中的参与程度，增强了系统对复杂环境的适应性。其次，采用动态阈值策略改进关键帧的选择机制，提升SLAM系统的定位精度。使用开源数据集EuRoC和UMA-Ⅵ对所提出的算法进行实验验证，结果显示，PLKF-SLAM算法在多数测试序列上显著提升了视觉SLAM性能。与ORB-SLAM3算法相比，在EuRoC数据集下平均定位精度提高了52.64%，在UMA-Ⅵ数据集下平均定位精度提高了63.20%。最后，在真实场景下对PLKF-SLAM算法进行环境适应性试验，其定位误差为0.05 m，验证了改进的点线融合和关键帧选择策略的有效性。
来源：2025年第2期
《机器人》期刊编辑部
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