Diante dos problemas de deriva de trajetória no mapeamento e localização simultâneos visuais (Simultaneous Localization and Mapping, SLAM) baseados em características pontuais em ambientes internos com baixa textura, propõe-se um sistema SLAM visual binocular que integra características de pontos e linhas, com estudo sobre a extração e correspondência de características lineares. Para melhorar a qualidade das características lineares, o método de extração de características lineares LSD (Line Segment Detector) foi aprimorado por meio da supressão de comprimento e gradiente, além da fusão de linhas curtas. Ao mesmo tempo, o problema de correspondência foi convertido em um problema de otimização, e utilizando restrições geométricas para construir a função de custo, propôs-se um método rápido de triangulação de segmentos lineares baseado em restrições geométricas. Os resultados experimentais mostram que o método proposto supera métodos tradicionais baseados em descritores em vários conjuntos de dados, especialmente em cenas internas de baixa textura, com precisão média de correspondência de 91,67% e tempo médio de correspondência de apenas 7,4 ms. Com base neste método, o sistema SLAM visual binocular apresenta erros de localização de 1,24, 7,49 e 3,67 m em conjuntos de dados de baixa textura em comparação com os algoritmos existentes ORBSLAM2 e PL-SLAM, mostrando precisão de localização superior.

Visão binocular; extração de características lineares; mapeamento e localização simultâneos visuais; correspondência de características