摘要: 针对视觉惯性同时定位与地图构建(visual-inertial simultaneous localization and mapping，VI-SLAM)系统中存在计算效率低和位姿估计精确度低问题，提出了一种同时采用扩展卡尔曼滤波和增量式光束平差法的紧耦合双目VI-SLAM算法.前端采用扩展卡尔曼滤波将惯性测量单元与双目相机的测量信息进行耦合估计位姿与速度，在后端通过增量式光束平差法来优化位姿获得全局一致的运动轨迹.与只采用滤波方法或者优化方法的SLAM算法相比较，在公开数据集EuRoC (European robotics challenges)上本文算法能够减小位姿估计的线性化误差提升估计精度&