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复杂地形环境下的多传感器融合SLAM技术 被引量：11
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作者 路春晓 钟焕 +3 位作者 刘威 周勇 崔智全 李卫华 《机器人》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期425-435,共11页
针对在野外、森林、山地或建筑工地等复杂环境中,SLAM(同时定位与地图构建)算法精度下降、定位漂移或甚至失效的问题,提出一种复杂地形环境下的多传感器融合SLAM算法。首先,针对剧烈运动时点云畸变严重的问题,提出了一种自适应划分雷达... 针对在野外、森林、山地或建筑工地等复杂环境中,SLAM(同时定位与地图构建)算法精度下降、定位漂移或甚至失效的问题,提出一种复杂地形环境下的多传感器融合SLAM算法。首先,针对剧烈运动时点云畸变严重的问题,提出了一种自适应划分雷达帧的子帧分割方法,并利用IMU(惯性测量单元)预积分技术进行点云畸变补偿,降低点云帧内失真,提高SLAM算法在剧烈运动时的鲁棒性;然后,算法前端基于迭代误差状态卡尔曼滤波(IESKF)算法,融合激光雷达、IMU的数据进行状态估计,为后端提供精确的初始位姿;后端基于因子图,融合前端激光惯导里程计因子、闭环检测因子、全球定位系统(GPS)因子,提高SLAM算法的准确性和全局一致性。最后,在剧烈运动场景、校园综合场景以及野外森林场景中对算法进行了测试。实验结果显示,与FAST-LIO2算法和LIO-SAM算法相比,本文算法的定位精度更高,建图更加清晰,在剧烈运动场景中更具鲁棒性。 展开更多
关键词 同时定位与地图构建 迭代误差状态卡尔曼滤波(ieskf) 因子图 传感器融合
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基于因子图的激光SLAM模型优化算法 被引量：3
2
作者 相福磊 彭富明 +3 位作者 方斌 张子祥 张少杰 何浩天 《机械制造与自动化》 2024年第5期167-170,208,共5页
针对激光SLAM点云建图模型研究,设计一种因子图优化的SLAM模型方案。在前端模型中,激光里程计通过引入IESKF实现IMU与雷达点云数据的紧耦合构建IESKF-LIO。在SLAM后端模型中,为提高SLAM的鲁棒性和实时精度,构建多种因子进行位姿约束与... 针对激光SLAM点云建图模型研究,设计一种因子图优化的SLAM模型方案。在前端模型中,激光里程计通过引入IESKF实现IMU与雷达点云数据的紧耦合构建IESKF-LIO。在SLAM后端模型中,为提高SLAM的鲁棒性和实时精度,构建多种因子进行位姿约束与补偿优化,同时在因子图融合过程中提出关键帧和增量式平滑建图,减少模型运算负担。在KITTI数据集中进行建图实验,实验结果验证了该模型较传统SLAM模型轨迹误差更低,建图效果更好。 展开更多
关键词 SLAM 因子图 ieskf 回环检测
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基于2D激光雷达提高快速激光雷达惯性里程计定位精度的方法
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作者 赵威 严怀成 +1 位作者 高生 吕云凯 《上海航天(中英文)》 2026年第1期114-124,共11页
为解决传统快速激光雷达惯性里程计(FAST-LIO)在全球定位系统(GPS)拒止环境中,因初始高度默认全局坐标系原点、Z轴观测约束单一,导致无人机定位精度,尤其是高度方向精度退化,进而制约其整体定位性能进一步提升的问题,提出低成本2D激光... 为解决传统快速激光雷达惯性里程计(FAST-LIO)在全球定位系统(GPS)拒止环境中,因初始高度默认全局坐标系原点、Z轴观测约束单一,导致无人机定位精度,尤其是高度方向精度退化,进而制约其整体定位性能进一步提升的问题,提出低成本2D激光雷达与FAST-LIO集成的融合方案。方法上,先通过2D激光雷达完成极坐标转三维点云、随机采样一致性直线拟合、多重验证滤波及坐标转换,获取厘米级初始高度;然后将2D激光雷达与FAST-LIO自身的惯性测量单元、3D激光雷达结合,构建三重紧耦合系统;再将2D激光雷达观测融入迭代误差状态卡尔曼滤波(IESKF)观测矩阵,补充Z轴约束。该方法低成本易集成,有效提升无人机定位及位姿精度,支撑GPS拒止场景自主导航,未来将探索三维平面拟合优化适应性。 展开更多
关键词 同步定位与地图构建(SLAM) 雷达里程计 迭代误差状态卡尔曼滤波(ieskf) 紧耦合 四旋翼无人机
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