面向低光照环境的移动机器人SLAM点线特征匹配方法

本发明提供一种面向低光照环境的移动机器人SLAM点线特征匹配方法，其特征在于，它包括如下步骤：第一步，从KITTI和MIT数据集中挑选图像数据作为原始输入，并随即进入预处理阶段；第二步，构建能同时检测点和线特征的NLK模型；第三步，基于点线的几何约束以匹配线特征；第四步，搭建完整的SLAM系统并部署到移动机器人上。本发明主要针对低光照环境下，将深度学习的方法引入到传统SLAM系统中，本发明SLAM系统在低光照的情况下表现的更加优异。