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本发明公开了一种基于视觉先验信息和地图恢复的SLAM方法，包括：以预设格式保存针对当前环境构建的SLAM地图，作为先验地图；加载所述先验地图，使用重定位初始化算法完成初始化，固定SLAM坐标系后进行跟踪和建图；当跟踪失败时，自动保存已构建的SLAM地图，作为跟踪成功地图，并采用自适应重新初始化方法完成重新初始化，继续进行跟踪与建图，并将重新初始化后构建的SLAM地图作为恢复地图；采用回环检测算法获得跟踪成功地图与恢复地图之间的转换关系；根据所述转换关系，采用地图恢复法拼接跟踪成功地图与恢复地图，得到当前环境的全局地图。本发明解决了SLAM系统初始化的坐标系不统一，以及跟踪失败到重新定位成功之前地图信息丢失的问题。

本发明提供一种基于局部子图的实时回环检测方法，首先创建基于各子图的特征数据库；然后在检测回环之前，对当前帧的相邻子图进行筛选；最后通过相邻子图的特征数据库中的关键帧信息进行回环检测与关键帧添加。本发明设计了通用的回环检测框架，对现有的回环检测技术结合局部子图的数据结构，实现检测时间不随地图(关键帧数量)的增大而增大，有效保证了现有三维重建技术在重建大场景时的实时性。

本发明提供了基于逆向索引关键帧选取策略的闭环检测方法、存储介质及设备，方法包括下列步骤：步骤一、采集当前位置的图像信息，处理后从中提取相应图像特征并求解相机位姿；步骤二、移动过程中获取连续的图像帧作为连续帧图像，对连续帧图像进行索引，并在关键帧选取策略中引入了逆向索引关键帧选取策略补充机器人弯道运动时常规顺向索引可能遗漏的关键帧；步骤三、依据关键帧携带的图像特征进行闭环检测并修正累计误差。本发明通过引入逆向索引关键帧选取策略解决了在非直线运动条件下漏选关键帧的问题，提高了算法的闭环准确和定位精度。

本发明提供了一种用于增量式地图构建的轨迹接边方法、电子设备和机器可读存储介质。该方法在对候选接边点对进行初次点云配准得到匹配成功的待入库激光点云的位姿变化后，采用相对位姿传递处理方式，将匹配成功的待入库激光点云处的位姿变化传递到其周围设定范围内的匹配失败的待入库激光点云处，以调整匹配失败处的位姿初值，之后再进行二次点云配准，最后利用两次点云配准得到的匹配成功的点云对集合进行轨迹接边优化。通过在局部范围内使匹配成功处的位姿变化传递到匹配失败处，能够有效地对局部轨迹进行位姿初值调整，以有效地提高激光点云配准的成功率，从而提高轨迹接边的成功率，为增量式构建高精度地图提供高精度的参考轨迹。

本发明公开了一种基于自适应鲁棒核的单目视觉惯性SLAM方法与系统，属于视觉机器人领域。本发明主要针对单目初始化、后端优化以及回环检测部分提出改进，在单目初始化时对当前帧与参考帧进行初始特征匹配，并行计算单应矩阵和基础矩阵两个运动模型，并通过几何鲁棒信息含量选择单应矩阵或者基本矩阵，进行模型分解以及光束法平差BA优化；在局部建图线程构建最小化重投影误差的成本函数，采用自适应鲁棒核应用于BA优化；在回环检测线程利用自适应鲁棒核减少回环校正过程中的累积误差。与现有技术相比，本发明改善了单目初始化过程，采用自适应鲁棒核降低外点的影响，增强了优化效果，提高了系统的鲁棒性。

本发明提供了一种SLAM系统相机跟踪方法及装置、计算机可读存储介质，通过采用SLAM系统计算相机本次采集到的第一图像的位姿信息，之后在SLAM系统再次进行计算前，针对相机在SLAM系统两次计算之间采集到的第二图像，采用预设的位姿算法计算该第二图像的位姿信息，其中，所述位姿算法的计算频率满足所述相机的采集频率，从而使得SLAM系统结合预设的位姿算法，能够实时计算相机采集到的图像的位姿信息，满足客户需求。