动态场景下基于双重特征约束的视觉惯性SLAM算法

针对传统视觉惯性算法在动态物场景下特征误匹配造成轨迹精度低的问题，提出一种动态场景下平面约束和双重特征误匹配剔除的改进视觉惯性SLAM算法。首先，采用改进Plane-Recover算法分割动态场景中静态平面区域，构建损失函数优化静态平面区域分割效果。其次，采用双重特征误匹配判断方法,通过平面约束策略得到正确面特征匹配，同时利用RANSAC与三焦张量算法结合的策略，提高点特征匹配准确度。在真实场景下进行验证，实验结果表明所提算法与VINS-mono算法相比轨迹精度平均提高20.82%，验证了所提算法可有效提升动态场景下的轨迹精度。