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视觉导航是机器人技术中的基本问题之一。在过去十年中，这一领域取得了许多重要贡献。截至目前，基于特征点的方法最为流行。虽然这些方法在许多应用中都取得了成功，但无纹理环境对于这些方法来说可能存在很大问题，因为在这些场景中可靠的特征点数量通常很少。尽管如此，边缘可能仍然大量可用，但却未被使用。在本论文中，我们提出了互补的基于边缘的方法，用于视觉定位、映射和密集重建，这些方法在理论上最小的场景配置中仍可运行。从稀疏立体边缘匹配开始，我们提出了两种具有不同性能/效率权衡的技术，它们都针对实时操作。除了与流行的密集立体技术进行比较之外，我们还将这些算法与我们对基于线段的立体方法的有效改编进行了比较。谈到立体视觉里程计，我们提出了一种基于线段的重新投影优化方法，该方法能够在无纹理环境中发挥作用，而经过验证的最先进的基于特征点的方法则无法发挥作用。我们认为，我们的方法甚至可以应对理论上最小的情况，即仅由两个非平行线段组成。然后，我们将这种方法扩展为基于完整线段的同时定位和映射解决方案。使用捆绑调整，我们能够
使用边缘进行视觉定位、映射和重建
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