本文介绍了三种基于点线特征的视觉惯性里程计(VIO)系统：PL-VIO、PL-VINS和Structure-SLAM-PointLine。PL-VIO在VINS-Mono基础上加入线特征，提高精度但增加计算成本；PL-VINS针对弱纹理环境优化；Structure-SLAM-PointLine为开源点线SLAM系统。
1、PL-VIO
PL-VIO是在VINS-Mono的基础上,添加了线特征,并且取得了不错的效果.缺点是线特征的提取匹配所需要的时间比较长.
github: https://github.com/HeYijia/PL-VIO
论文:PL-VIO: Tightly-Coupled Monocular Visual-Inertial Odometry Using Point and Line Features.
注释：https://www.cnblogs.com/feifanrensheng/articles/9846666.html
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39926594/article/details/103728658
2、PL-VINS
VIO在走廊弱纹理环境下的优化——VINS-Mono的点线紧耦合优化
github:https://github.com/Jichao-Peng/VINS-Mono-Optimization
3、Structure-SLAM-PointLine
[开源]基于点线的单目SLAM系统
github:https://github.com/yanyan-li/Structure-SLAM-PointLine
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