同时定位与稠密地图构建是计算机视觉中的一个重要课题,场景的稠密三维信息在很多领域都有应用,例如稠密的地图可以辅助机器人主动避障、在增强现实系统中场景的稠密三维结构可以帮助处理虚拟和真实物体之间的遮挡等。近年来,随着消费级的RGB-D相机如微软Kinect、华硕Xtion等的普及以及GPU硬件性能的快速提升,基于RGB-D的同时定位与稠密地图构建获得了越来越多的关注。在基于RGB-D同时定位与稠密地图构建中,相机姿态跟踪和全局一致三维模型的构建是两个最重要的问题。对此,本文做了深入研究并构建了一个基于关键帧的RGB-D同时定位与稠密地图构建系统,可以求解精准的相机姿态,实时重建全局一致的三维模型,在此基础上实现的AR系统可以有效地处理虚拟物体和真实场景之间的遮挡,生成更为真实的增强现实体验。本文的主要贡献如下:1)在基于特征跟踪的RKD-SLAM[1]基础上,针对其在弱纹理场景下由于特征较少而导致的跟踪困难问题,在相机跟踪阶段引入了结合光度信息和几何结构信息的RGB-D对齐,并将对齐的结果作为先验约束加入到后台的集束调整中,有效地提高了其在弱纹理场景下的精度和鲁棒性。2)针对较大规模RGB-D重建系统中,当相机发生闭环时,模型不能有效调整而引入的不一致问题,提出了基于关键帧的深度图表示,以及在此基础上的模型更新方法,可以在相机姿态发生调整时快速、有效地调整模型,从而构建全局一致的三维模型。3)基于上述的三维重建结果,实现了一个增强现实系统,用户可以在真实场景上叠加虚拟物体,在渲染过程中系统可以有效地处理虚拟物体和真实场景之间的遮挡,生成较为真实的虚实融合效果。