摘要
随着计算机视觉、机器人技术和人工智能的快速发展，基于视觉的实时建图与定位技术（VisualSimultaneousLocalizationandMapping，VSLAM）在自动驾驶、机器人导航、增强现实等领域展现出巨大的应用潜力。
其中，双目视觉SLAM系统凭借其成本低廉、信息丰富、能够直接获取深度信息等优势，成为当前研究的热点。
本文首先介绍了SLAM技术的基本概念、系统框架、传感器类型和算法分类，并阐述了双目视觉原理、相机模型和深度估计方法。
其次，概述了基于特征点法和直接法的双目SLAM方法，分析了其优缺点，并总结了当前研究中面临的尺度漂移、计算效率和鲁棒性等关键问题。
最后，对双目SLAM技术的未来发展趋势进行了展望。
关键词：双目视觉；实时建图；定位；SLAM；深度估计
近年来，随着传感器技术、计算机视觉和人工智能的快速发展，SLAM技术在自动驾驶、机器人导航、增强现实、虚拟现实等领域得到越来越广泛的应用。
SLAM技术是指移动设备通过传感器感知周围环境，并根据自身运动轨迹和环境信息，实时构建环境地图，同时估计自身位姿的一种技术。
双目视觉SLAM系统利用两个相机模拟人眼视觉，通过三角测量原理获取场景深度信息，具有成本低、信息丰富、直接获取深度信息等优势，近年来成为SLAM领域的研究热点。
本文将从SLAM系统概述、双目视觉原理与模型、基于特征的双目SLAM、基于直接法的双目SLAM、双目SLAM关键技术研究以及总结与展望六个方面对基于双目的实时建图与定位研究进行综述。
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