一种单目VIO定位精度与跟踪稳定性优化方法

为了提高视觉惯性同时定位与建图(visual-inertial simultaneous localization and mapping, VISLAM)系统的系统性能，提出了一种单目视觉惯性里程计(visual-inertial odometry, VIO)定位精度与跟踪稳定性优化方法。在相机位姿优化阶段，通过多残差项对相机位姿进行优化，提高系统的定位精度。在特征跟踪丢失时，通过惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)积分信息与特征点深度增强方法对系统进行重定位，提高系统的跟踪稳定性。针对所提方法，基于ORB-SLAM3代码框架进行改进，并在开源数据集与真实环境中验证方法的可行性。实验结果表明，所提方法能够有效提高视觉惯性里程计的定位精度与跟踪稳定性。