Поверхностные особенности как высокоуровневая геометрическая особенность широко распространены в структурированных средах и являются отличным дополнением к большинству систем одновременной локализации и построения карт (SLAM). Для решения проблемы введения новых ошибок при слиянии особенностей с поверхностными и наличия потенциальных уклонов по поверхности предлагается этой статьей система VINS SLAM, объединяющая гетерогенные особенности. Сначала из изображений серого тона извлекаются особенности; затем набор особенностей разбивается на треугольники и результаты треугольной диаграммы преобразуются в мировую систему координат; затем инициализацию моделируют как ограниченную задачу оптимизации и решают методом альтернативных направлений с использованием распределенной умножения; затем склеиваются поверхности похожие и обучают модель вероятности столкновения поверхности и получают соответствующие ограниченные параметры поверхности; наконец, вводятся геометрические ограничения поверхностных особенностей в граф факторов и одновременно оптимизируются движение камеры и параметры поверхности через модель ошибок. В сравнении с типичной беспилотной системой VINS SLAM беспилотное пр0лотное 50% сокращение в среднем абсолютной ошибки траектории на наборе данных EuRoC; в среднем сократилась абсолютная ошибка траектории на наборе данных TUM-Ⅵ на 40%. Этот метод может стабильно и непрерывно работать в структурированных средах и улучшать точность и устойчивость в областях слабой текстуры.

SLAM; Визуальный инерциальный; Распределенное решение; Извлечение ограниченной поверхности; Нелинейная оптимизация