基于视觉点线特征自适应融合的VINS定位方法

来源：计算机应用与软件杂志2024年第9期北京时间：

作者：周亚洲, 朱昊宇

摘要：由于Vins-mono算法在弱纹理环境中的定位精度不高，直接引入线特征的PL-Vinsmono算法的实时性能较差，故提出一种基于视觉点线特征自适应融合的VINS定位方法。首先在前端评估点特征质量，然后根据点特征质量判断是否引入线特征，最后在后端构建不同的损失函数进行迭代，提高了算法在弱纹理环境中的定位精度，也提高了在丰富纹理环境中的实时性。实验结果表明：在弱纹理环境下，该算法比Vins-mono算法的平均定位精度提高了16.7%；在丰富纹理环境下，该算法比PL-vinsmono算法的平均耗时减少了41.7%。

关键词：机器视觉, 机器人, 视觉, 定位, 后端优化, 实时性, 精度