SLAM(simultaneous localization and mapping)是无人载体实现自主导航定位的关键技术。针对传统视觉SLAM系统在动态场景下导航定位精度低的问题,在视觉SLAM系统的基础上引入惯性传感器(inertial measure-ment unit)。在ORB-SLAM3系统...SLAM(simultaneous localization and mapping)是无人载体实现自主导航定位的关键技术。针对传统视觉SLAM系统在动态场景下导航定位精度低的问题,在视觉SLAM系统的基础上引入惯性传感器(inertial measure-ment unit)。在ORB-SLAM3系统的基础上设计了一种面向动态环境的视觉惯性SLAM系统。提出一种基于向量场一致性(vector field consensus,VFC)的稀疏光流法来追踪图像的特征点并计算基础矩阵,分别利用光流对极几何约束和惯性传感器信息计算特征点的动态概率,提出一种联合的动态特征检测方法计算特征点的总动态概率,并将动态概率大于阈值的特征点进行剔除,在SLAM系统的前端实现了视觉信息与惯性运动信息的紧耦合。在数据集上的实验结果表明,该视觉惯性SLAM改进算法有良好的性能表现。展开更多
针对现有的激光里程计在面临室外大场景建图时,普遍会出现定位精度低、鲁棒性差的问题,提出一种16线激光雷达和惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)紧耦合的同时定位与建图(simultaneous localization and mapping, SLAM)算...针对现有的激光里程计在面临室外大场景建图时,普遍会出现定位精度低、鲁棒性差的问题,提出一种16线激光雷达和惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)紧耦合的同时定位与建图(simultaneous localization and mapping, SLAM)算法。首先,对IMU进行估计位姿,通过线性插值矫正激光点云的运动畸变;其次,通过曲率提取场景特征,并根据不同特征性质进行分类;再次,利用帧间匹配模块在滑动窗口内构建局部地图;最后,利用帧与局部地图匹配得到的距离和IMU数据构建联合优化函数。借助KITTI数据集和自行录制的园区数据集,对改进算法与主流的Lego-LOAM和同样使用紧耦合方案的LIO-Mapping进行分模块和整个系统的精度评定。实测结果表明,在符合里程计实时性的要求下,改进激光里程计精度高于Lego-LOAM和LIO-Mapping方案。展开更多
文摘SLAM(simultaneous localization and mapping)是无人载体实现自主导航定位的关键技术。针对传统视觉SLAM系统在动态场景下导航定位精度低的问题,在视觉SLAM系统的基础上引入惯性传感器(inertial measure-ment unit)。在ORB-SLAM3系统的基础上设计了一种面向动态环境的视觉惯性SLAM系统。提出一种基于向量场一致性(vector field consensus,VFC)的稀疏光流法来追踪图像的特征点并计算基础矩阵,分别利用光流对极几何约束和惯性传感器信息计算特征点的动态概率,提出一种联合的动态特征检测方法计算特征点的总动态概率,并将动态概率大于阈值的特征点进行剔除,在SLAM系统的前端实现了视觉信息与惯性运动信息的紧耦合。在数据集上的实验结果表明,该视觉惯性SLAM改进算法有良好的性能表现。
文摘针对现有的激光里程计在面临室外大场景建图时,普遍会出现定位精度低、鲁棒性差的问题,提出一种16线激光雷达和惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)紧耦合的同时定位与建图(simultaneous localization and mapping, SLAM)算法。首先,对IMU进行估计位姿,通过线性插值矫正激光点云的运动畸变;其次,通过曲率提取场景特征,并根据不同特征性质进行分类;再次,利用帧间匹配模块在滑动窗口内构建局部地图;最后,利用帧与局部地图匹配得到的距离和IMU数据构建联合优化函数。借助KITTI数据集和自行录制的园区数据集,对改进算法与主流的Lego-LOAM和同样使用紧耦合方案的LIO-Mapping进行分模块和整个系统的精度评定。实测结果表明,在符合里程计实时性的要求下,改进激光里程计精度高于Lego-LOAM和LIO-Mapping方案。
