本文概述了计算机视觉与深度学习在SLAM（同时定位与地图构建）领域的研究现状，重点关注视觉SLAM、视觉惯性SLAM以及基于点线特征的SLAM。视觉SLAM通过相机图像实现定位和建图，分为直接法和特征法。视觉惯性SLAM结合视觉传感器和惯性传感器数据，提高定位和地图构建的精度和鲁棒性。基于点线特征的SLAM利用线性结构提高鲁棒性，尤其在纹理缺乏或光照变化的环境中。近年来的研究着重于融合多种传感器数据和优化算法，以实现更高效、准确和鲁棒的SLAM解决方案。
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SLAM国内外研究现状
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随着计算机技术和电气电子技术的进步&#x
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