《表2 基于ORB-SLAM的运行时间倍数》

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《一种基于点线不变量的视觉SLAM算法》

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此外，基于TUM数据集，对LPI-SLAM和PL-SLAM的运行时间进行对比，结果见表2.LPI-SLAM与PL-SLAM均在ORB-SLAM的基础上增加线特征相关的处理，运行时间长于ORB-SLAM．鉴于运行平台的差异性，对于每个系统子任务，本文以ORB-SLAM在各自平台上的运行时间为基准，使用LPI-SLAM、PL-SLAM相对于ORB-SLAM增加的运行时间的倍数，来比较LPI-SLAM与PL-SLAM的系统运行效率．由表2可知，LPI-SLAM对线段提取过程的优化，使得特征提取、跟踪的效率较PL-SLAM都有明显提高．局部地图线程中，主要涉及地图特征及关键帧的更新，LPI-SLAM系统提取了更多竖直方向的线特征，导致地图特征处理的运行时间有所加长，不过总的来讲，LPI-SLAM与PL-SLAM在局部地图部分的表现相差不大．在本文运行平台上，最终追踪部分消耗的总时间为45.27 ms，约合22 frame/s，可满足实时性要求．