摘要：針對現有特征法視覺SLAM只能重建稀疏點云、非關鍵幀對地圖點深度估計無貢獻等問題,本文提出一種特征法視覺SLAM逆深度濾波的三維重建方法,可利用視頻序列影像實時、增量式地構建相對稠密的場景結構.具體來說,設計了一種基于運動模型的關鍵幀追蹤流程,能夠提供精確的相對位姿關系;采用一種基于概率分布的逆深度濾波器,地圖點通過多幀信息累積、更新得到,而不再由兩幀三角化直接獲取;提出一種基于特征法與直接法的后端混合優化框架,以及基于平差約束的地圖點篩選策略,可以準確、高效解算相機位姿與場景結構.試驗結果表明,與現有方法相比,本文方法具有更高的計算效率和位姿估計精度,而且能夠重建出全局一致的較稠密點云地圖.