Características planas, como características geométricas de alto nível, estão amplamente presentes em ambientes estruturados e representam um bom complemento para a maioria dos sistemas de Localização e Mapeamento Simultâneos (SLAM). Para resolver os novos erros introduzidos na fusão de pontos característicos com características planas e a possibilidade de degeneração das superfícies, este artigo propõe um sistema SLAM visual inercial monocular que funde características heterogêneas. Primeiro, pontos característicos são extraídos da imagem em tons de cinza; em seguida, é realizada a triangulação do conjunto de pontos característicos e os resultados são convertidos para o sistema de coordenadas mundial; depois, o processo de inicialização é modelado como um problema de otimização com restrições e resolvido de forma distribuída usando o método de multiplicadores alternados; na sequência, planos semelhantes são agrupados em clusters e ajustados com o modelo de probabilidade de colisão de planos proposto para obter os parâmetros dos planos limitados correspondentes; por fim, são introduzidas restrições geométricas das características planas no grafo de fatores, otimizando simultaneamente o movimento da câmera e os parâmetros dos planos via modelo de erro. Em comparação com o sistema típico de SLAM visual inercial VINS, o sistema proposto reduziu o erro absoluto médio da trajetória em 50% no conjunto de dados EuRoC e em 40% no conjunto TUM-Ⅵ. O método pode operar de forma estável e contínua em cenas estruturadas, melhorando a precisão e robustez da localização em regiões de textura fraca.

SLAM; visual inercial; solução distribuída; extração de planos limitados; otimização não linear