【摘 要】
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移动机器人基于视觉的同时定位与建图(vSLAM)算法作为移动机器人的一个关键技术一直都是该领域的研究热点，点特征作为vSLAM算法中使用最为广泛的特征，然而在低纹理环境中，点特征数量较少，而线特征较多，在vSLAM算法中通过融合线特征可以与点特征信息互补，提高算法精度和稳定性。本文在ORB-SLAM2的基础上，对线特征进行并行处理，通过融合线特征，在保证实时的基础上，有效处理系统在低纹理环境下特征点减少而导致的跟踪失败问题。
首先，概述了视觉SLAM算法的发展现状以及基于线特征的视觉SLAM系统
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移动机器人基于视觉的同时定位与建图(vSLAM)算法作为移动机器人的一个关键技术一直都是该领域的研究热点，点特征作为vSLAM算法中使用最为广泛的特征，然而在低纹理环境中，点特征数量较少，而线特征较多，在vSLAM算法中通过融合线特征可以与点特征信息互补，提高算法精度和稳定性。本文在ORB-SLAM2的基础上，对线特征进行并行处理，通过融合线特征，在保证实时的基础上，有效处理系统在低纹理环境下特征点减少而导致的跟踪失败问题。
首先，概述了视觉SLAM算法的发展现状以及基于线特征的视觉SLAM系统近年来的发展情况，认为线特征对于视觉SLAM系统的精度和鲁棒性的提高是有意义的。并对目前最为优秀的线特征提取算法之一在提取图像中线段易断裂的原因进行了分析，提出了一种改进的线特征匹配算法，将可合并的断裂线段进行合并处理，可以有效减少断裂线段为SLAM系统增加特征匹配的计算。
其次，分析了相机获取的图像存在噪声而导致特征点和特征线不准确的问题，提出了一种通过对线特征进行采样拟合，将拟合后的线段与利用线段端点反投影获取线段相比较，滤除掉受噪声影响较大的线段的算法，有效减少了图像噪声而导致线特征端点不准确的问题。在此基础上提出了融合线特征的RGB-D视觉SLAM算法，通过仿真实验验证融合线特征的视觉SLAM算法提高了系统精度和鲁棒性。
最后，分析了低纹理环境下单目视觉SLAM系统初始化易失败的原因，提出了利用线段端点和特征点，分解单应矩阵的方式，通过利用线特征的端点为单应矩阵分解增加数据量的方式，提高了系统初始化鲁棒性，在此基础上，提出了基于点线特征的单目视觉SLAM算法，利用极线约束和线特征描述子来对线特征进行匹配，通过仿真实验验证改进算法提高了系统初始化的鲁棒性以及系统精度。
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