【SLAM】开源 | PL-VINS：对VINS添加了直线特征的约束条件，在保证实时的前提下定位误差比VINS降低12%-16%

论文地址： http://arxiv.org/pdf/2009.07462v2.pdf

代码： https://github.com/cnqiangfu/pl-vins.

来源： 湖南大学

论文名称：PL-VINS: Real-Time Monocular Visual-Inertial SLAM with Point and Line Features

原文作者：Qiang Fu

内容提要

利用直线特征来提高基于点的视觉SLAM (VINS)的定位精度，正获得越来越多的关注，因为它们对场景结构提供了额外的约束条件。然而，在VINS中直接添加直线特征后，算法不能满足实时处理的要求。本文基于当前最先进的点特征的VINS- mono算法，提出了一种可以达到实时优化融合线特征和点特征的单目PL-VINS算法。本文提出使用LSD（line segment detector）算法来提取线特征，但是LSD主要用于检测场景中的形状表示，而不是用于位姿估计问题，所以其计算量大难以进行实时处理。本文通过一个参数调优策略和长度抑制策略，提出了一种改进的LSD算法。修改后的LSD检测算法比原始算法速度提高了3倍。此外，本文通过采用普吕克坐标（Plucker coordinates）表示空间直线，使用点到线的距离进行建模表示系统估计的残差，然后通过迭代更新普吕克坐标的下的参数最小化残差项，求得最优匹配结果。在公共基准测试数据集中的实验表明，在相同的位姿更新频率下，我们的定位误差比VINS-Mono算法降低了12-16%。

主要框架及实验结果

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