SIFT算法通常用于移动机器人视觉SLAM中。但其算法复杂、计算时间长，影响视觉SLAM的性能。在两方面对SIFT改进：一是用街区距离与棋盘距离的线性组合作为相似性度量;二是采用部分特征方法完成快速匹配。应用扩展卡尔曼滤波器融合SIFT特征信息与机器人位姿信息完成SLAM。仿真实验表明，在未知室内环境下，该算法运行时间短，定位精度高。