许智宾，李宏伟，张 斌，肖志远，邓 晨

1. 郑州大学信息工程学院，河南 郑州 450052； 2. 郑州大学地球科学与技术学院，河南 郑州 450052； 3. 郑州大学水利科学与工程学院，河南 郑州 450001

随着社会的进步和人工智能技术的快速发展，自主智能机器人受到了广泛关注。移动机器人就是自主智能机器人的一种，其应用领域众多，如仓储物流、自动驾驶、服务机器人等。研究移动机器人的同时定位与建图技术对于提高移动机器人的自主化、智能化等具有重要意义[1]。

视觉SLAM使用的视觉传感器主要有单目相机，双目相机和RGB-D相机[2]。单目相机无法独立地从一帧图像中恢复出周围环境的尺度信息[3]，RGB-D相机在室外环境中容易受到光照环境的影响[4]，而双目相机可以做到通过数学方法得到准确的尺度信息，使其可以克服RGB-D相机在获得尺度信息时容易受到光线的影响，以及单目相机产生的尺度不一致的问题。

视觉里程计是视觉SLAM系统中不可或缺的组成部分[5]。在视觉里程计中，根据其实现方法的不同可以分为基于特征法的视觉里程计和基于直接法的视觉里程计。基于特征法的视觉里程计是在图像中提取特征点并计算描述子，通过描述子实现特征匹配，通过计算最小化重投影误差来估计当前帧的位姿。基于特征法的视觉里程计具有定位精度较高的特点，但是由于需要计算图像帧之间的特征点和描述子，会占用部分计算资源，影响视觉里程计的实时性。如ORB-SLAM2[6]、ProSLAM[7]、OpenVSLAM[8]等都是比较优秀的基于特征法的视觉SLAM系统。……