无人车单一传感器同步定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)算法鲁棒性较差,现有多传感器融合方案则较少考虑车辆运动约束,导致横向定位漂移。为此,提出一种基于ORB-SLAM的视觉-惯性-车轮紧耦合优化方法,将三者...无人车单一传感器同步定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)算法鲁棒性较差,现有多传感器融合方案则较少考虑车辆运动约束,导致横向定位漂移。为此,提出一种基于ORB-SLAM的视觉-惯性-车轮紧耦合优化方法,将三者约束统一纳入后端的捆集优化(bundle adjustment,BA)。首先给出视觉里程计、惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)和基于阿克曼车辆模型的车轮里程计残差模型,然后建立基于ORB-SLAM的单目视觉-惯性-车轮融合的SLAM系统优化框架。在KAIST数据集和实际校园场景下的实验结果表明,与其他常用SLAM方法相比,本文改进算法有效减少了误差累积,定位与地图构建结果更稳健且精确。展开更多
SLAM的全称为Simultaneous Localization And Mapping即“同时定位与地图构建”。最近几年由于机器人、无人机、自动驾驶、AI、VR和AR技术的发展,SLAM技术逐渐被人们熟知。SLAM技术是通过激光传感器感知周围的环境,并将不同时刻感知的...SLAM的全称为Simultaneous Localization And Mapping即“同时定位与地图构建”。最近几年由于机器人、无人机、自动驾驶、AI、VR和AR技术的发展,SLAM技术逐渐被人们熟知。SLAM技术是通过激光传感器感知周围的环境,并将不同时刻感知的环境进行匹配套合,从而反推本体在环境中的位置及运动轨迹。随着SLAM技术的设备及定位精度的提高,该技术逐渐在测绘行业中使用,迅速成为除RTK和全站仪采点成图之外的一种地形图成图手段。国外GeoSLAM等公司推出大量的产品,在该领域处于领先地位,为打破国外封锁,国内的飞马、数字绿土等公司也研发出相应的产品。该文主要通过具体的案例论述国产手持激光雷达扫描仪飞马SLAM 100在地形测绘中的运用,侧重于表述SLAM技术及SLAM100产品在运用中的优缺点。展开更多
文摘SLAM的全称为Simultaneous Localization And Mapping即“同时定位与地图构建”。最近几年由于机器人、无人机、自动驾驶、AI、VR和AR技术的发展,SLAM技术逐渐被人们熟知。SLAM技术是通过激光传感器感知周围的环境,并将不同时刻感知的环境进行匹配套合,从而反推本体在环境中的位置及运动轨迹。随着SLAM技术的设备及定位精度的提高,该技术逐渐在测绘行业中使用,迅速成为除RTK和全站仪采点成图之外的一种地形图成图手段。国外GeoSLAM等公司推出大量的产品,在该领域处于领先地位,为打破国外封锁,国内的飞马、数字绿土等公司也研发出相应的产品。该文主要通过具体的案例论述国产手持激光雷达扫描仪飞马SLAM 100在地形测绘中的运用,侧重于表述SLAM技术及SLAM100产品在运用中的优缺点。
