摘要:針對點(diǎn)線(xiàn)特征SLAM算法在圖像局部密集區域提取大量相似線(xiàn)特征、同一直線(xiàn)上的線(xiàn)段過(guò)度分割等弊端,提出一種改進(jìn)點(diǎn)線(xiàn)特征的雙目視覺(jué)SLAM算法(ISSLAM)。在預處理階段,利用梯度密度濾波器剔除圖像中特征密集區域,降低了線(xiàn)特征的誤匹配率加速了特征提取過(guò)程;然后,在LSD算法的基礎上,利用線(xiàn)段合并機制,將同一直線(xiàn)上由于過(guò)度分割而產(chǎn)生的斷線(xiàn)重新合并,提高了特征提取的精度;在閉環(huán)檢測階段,通過(guò)融入線(xiàn)特征的擴展詞袋模型,增加了圖像相似度計算時(shí)的判別依據,提高了閉環(huán)檢測的精度。ISSLAM算法通過(guò)增加篩選與合并機制以及擴展的詞袋模型,優(yōu)化特征提取,提高特征匹配的效率及精度,提高算法性能。最后,以EuRoc公共數據集為實(shí)驗對象,證明了算法的有效性。