作为我研究的一部分，我正在研究 SLAM 算法，并且在从传感器（Kinect）数据中可靠地提取地标时遇到问题。

（我以前从未处理过机器视觉。）

我希望实时检测拐角及其范围/航向（如果可能，接近 100 Hz？）。主控软件在Matlab上运行。

My current method does the following:
1) Median filter on depth data
2) Get middle horizontal depth frame (1x640 vector)
3) `clusterdata` to segment
4) least squares line fit segments
5) merge segments that are adjacent with similar slopes
6) find intersections of /good/ data

我的结果充其量是中等的。当前的 CornerDetection.m如果有人好奇的话。

我接近这个错误吗？我应该看全帧而不是单行吗？我应该使用我一直在阅读的任何/big-boy/ 方法吗？（Hough 变换、Harris、Canny、LSD）是否有在典型（intel i3）笔记本电脑上进行此类处理操作的实时方法？由于他们（感知的）处理要求，我一直在回避他们。

地标提取不是项目的重点，方法也不需要是原创的。我应该查看的任何必需的阅读或指针或 Matlab 函数都会非常有帮助。

完全披露：我在StackOverflow上也有类似的问题，但一位朋友提到这个 SE 执行 /real/ MV。

编辑：我应该补充一点，环境是高度结构化的，几乎完全是平坦的地板上的方形走廊。