本发明公开了一种基于曼哈顿世界假设及因子图的相机位姿优化方法,可以在弱纹理环境下的同步定位与制图(SLAM,Simultaneously positioning and mapping)系统中增加定位的准确性和鲁棒性,其思路是计算特征的重投影误差以及结构化特征的结构误差项,构建因子图模型并进行位姿优化。该算法首先计算特征的重投影误差,然后根据曼哈顿世界假设构造结构化特征的结构误差项,最后在SLAM后端中对上述误差项构建因子图模型并进行位姿优化。本发明通过将结构化特征的重投影误差和结构误差加入到后端优化中,可以提高弱纹理场景下SLAM系统位姿解算的准确度和鲁棒性,以便满足机器人更加广阔的应用场景。
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