本书围绕系统实时性、精确性与鲁棒性的提升，系统性地探讨了边缘特征在复杂观测环境下的独特优势、关键挑战与解决方案。针对边缘特征冗余导致的高计算开销、数据关联错误引发的外点干扰以及视觉约束退化带来的估计不稳定问题，提出了三项具有创新性的关键算法：(1)基于子模态分区优化的边缘特征优选算法；(2)基于广义核函数的自适应鲁棒估计算法；(3)基于条件数度量的信息矩阵优化方法。本书涵盖了从视觉里程计、鲁棒SLAM构建到视觉-惯性融合的递进式系统设计，兼顾理论推导与工程实践，旨在为边缘SLAM的研究与应用提供系统化、高效的技术方案。

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