1樓：一土山石
就說vslam的話，能想到兩種方式可行。
前端資料關聯只能依靠提取描述子匹配的肯定容易失效，比如orbslam這種。但光流或者全畫素光度的，應該是可以用的，即使場景比較黑也差不多能跟蹤，所以vins dso可以一試。
還有就是，可以用rgbd相機試試，比如rtab，資料提取與關聯用gftt brief另外把ICP選項也選上，應該也差不多能用。或者就直接不要rgb影象了，只要深度點雲資料（都黑色），用類似雷達的方式處理。
以上都是一些成熟可行的方案（vins dso rtab）。然而要確保魯棒，那肯定還是要加感測器或者一些輔助裝置，另外也要看場景和需求，能用簡單有效的方式處理才是上策。
2樓：AL航
一般這種低紋理環境都是隧道，地下通道等等，這些地方大多數情況下光線都不太穩定，如果光照不太好基本vslam就廢了，個人還是覺得得用上lidar slam，但是目前基於lidar的slam方案也會遇到一些問題，最常見的就是像loam，lego-loam這種基於線面特徵的方案在隧道內會很容易出現特徵退化，於是除了這種感知外界環境的裝置，還需要例如imu或者odometry等自我感知的感測器用於前端提供良好初始值用於特徵匹配，後端加入融合優化用於糾偏。
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