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题名基于IEKF的快速三维激光惯导耦合SLAM算法
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作者
廖雅曼
蒋林
刘焕钊
颜俊杰
王振宇
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机构
武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室
武汉科技大学机器人与智能系统研究院
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出处
《武汉科技大学学报》
北大核心
2025年第1期49-58,共10页
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基金
国家重点研发计划项目(2019YFB1310000)
湖北省重点研发计划项目(2020BAB098)
国家自然科学基金项目(51874217).
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文摘
针对激光SLAM累计误差大、计算耗时长的问题,提出一种基于迭代扩展卡尔曼滤波器(IEKF)的快速三维激光惯导耦合SLAM算法。首先,在前端部分构建惯性测量单元(IMU)运动学模型,将点云与局部地图直接匹配得到观测模型,引入ikd-Tree结构存储点云以减少寻找邻近点的时间。然后,采用IEKF求解,快速估计机器人初步位姿,得到激光惯性里程计。同时加入回环检测模块,并在后端利用因子图优化方法融合IMU积分因子、激光里程计因子和回环因子来消除累计误差,进一步提升系统精度。在M2DGR数据集上进行了算法验证,结果表明,与A-LOAM、LIO-SAM、FAST-LIO2算法相比,本文算法应用于室外大场景时的精度分别提升了21.738%、9.112%和6.750%。在真实环境中进行的实验也表明所构建的地图能准确、完整地反映出周围建筑物的几何结构特征。而且,该算法构建地图的效率显著优于A-LOAM和LIO-SAM算法,建图模块平均单帧运行时间少于19 ms。
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关键词
激光SLAM
迭代扩展卡尔曼滤波器
惯性测量单元
ikd-tree
回环检测
因子图优化
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Keywords
laser SLAM
IEKF
IMU
ikd-tree
loop detection
factor graph optimization
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分类号
TP242.6
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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