针对传统开源的激光惯性里程计(LIO,lidar-inertial odometry)和即时定位与地图构建(SLAM,simultaneous localization and mapping)结合的LIO-SLAM在室内复杂环境中受激光特征稀疏与动态遮挡影响、定位精度下降等问题,提出一种融合视觉...针对传统开源的激光惯性里程计(LIO,lidar-inertial odometry)和即时定位与地图构建(SLAM,simultaneous localization and mapping)结合的LIO-SLAM在室内复杂环境中受激光特征稀疏与动态遮挡影响、定位精度下降等问题,提出一种融合视觉里程计的改进方法。在保持LIO-SLAM激光惯性紧耦合框架的基础上,引入基于ORB特征的三维定位与地图构建算法(ORB-SLAM)作为独立的视觉里程计模块,为系统提供高频率、丰富纹理的视觉约束信息。通过自适应权重融合策略,实现激光、惯性与视觉观测的多源优化,增强了在弱几何约束、纹理丰富但结构复杂环境中的鲁棒性。在多种典型室内场景(走廊、开放大厅及动态人群环境)中开展了实验验证。结果表明,相较于原始LIO-SLAM,整体轨迹误差降低至原始系统的70%。研究验证了视觉-激光-惯性多模态融合在室内复杂环境下的可行性与有效性,为高精度室内自主定位与地图构建提供了新的思路。展开更多
文摘针对传统开源的激光惯性里程计(LIO,lidar-inertial odometry)和即时定位与地图构建(SLAM,simultaneous localization and mapping)结合的LIO-SLAM在室内复杂环境中受激光特征稀疏与动态遮挡影响、定位精度下降等问题,提出一种融合视觉里程计的改进方法。在保持LIO-SLAM激光惯性紧耦合框架的基础上,引入基于ORB特征的三维定位与地图构建算法(ORB-SLAM)作为独立的视觉里程计模块,为系统提供高频率、丰富纹理的视觉约束信息。通过自适应权重融合策略,实现激光、惯性与视觉观测的多源优化,增强了在弱几何约束、纹理丰富但结构复杂环境中的鲁棒性。在多种典型室内场景(走廊、开放大厅及动态人群环境)中开展了实验验证。结果表明,相较于原始LIO-SLAM,整体轨迹误差降低至原始系统的70%。研究验证了视觉-激光-惯性多模态融合在室内复杂环境下的可行性与有效性,为高精度室内自主定位与地图构建提供了新的思路。
