一种大规模环境高效混合视觉惯性SLAM方法与装置

本申请涉及机器人导航技术领域，具体而言，涉及一种大规模环境高效混合视觉惯性SLAM方法与装置，一定程度上可以解决现有技术中基于视觉惯性融合的精确运动估计和大规模环境下的地图一致性的问题。所述的大规模环境高效混合视觉惯性SLAM方法包括：使用可见光相机及惯性测量单元实时采集载体的环境及运动信息；通过高精度且鲁棒的VIO方法估计载体的运动速度；基于视觉记忆模块接收、提取及保存VIO关键帧特征，并根据位置识别结果刺激对应位姿细胞；基于位姿细胞网络接收并整合运动及记忆单元刺激，估计载体位置和朝向，所述位姿细胞网络通过网络细胞和头方向细胞构成；根据经验地图模块记录位姿细胞对载体的位姿估计结果，形成半度量拓扑地图。