典型文献
基于单目/IMU/里程计融合的SLAM算法
文献摘要：
常见的单目视觉-惯性SLAM算法,应用于以平面运动为主的轮式机器人时,由于存在额外不可观测度等原因常会导致导航定位精度下降.为解决该问题,提出一种能提高定位精度的视觉/IMU/里程计紧耦合的SLAM算法.在视觉前端部分,改进了原始图像金字塔LK光流法,将陀螺仪的旋转信息和里程计的平移信息作为先验,进行了可减少计算量的光流初值计算过程优化;引入车轮里程计信息,推导了IMU/里程计预积分;将里程计约束加入初始化过程和后端非线性优化中,实现视觉、IMU、里程计信息的充分融合利用.开源数据集测试和小车实验结果表明,新算法光流迭代次数减少约32.5％,定位误差均值相比VINS-Mono减少约40％.
文献关键词：
轮式机器人;单目相机;惯性测量单元;光流法;里程计;导航
中图分类号：
作者姓名：
张福斌;张炳烁;杨玉帅
作者机构：
西北工业大学 航海学院,陕西 西安710129;天津航海仪器研究所, 天津300130
文献出处：
引用格式：
[1]张福斌;张炳烁;杨玉帅-.基于单目/IMU/里程计融合的SLAM算法)[J].兵工学报,2022(11):2810-2818
A类：
B类：
IMU,里程计,SLAM,单目视觉,平面运动,轮式机器人,可观测度,导航定位精度,紧耦合,前端部分,原始图像,图像金字塔,LK,光流法,陀螺仪,平移,先验,减少计算量,初值,过程优化,车轮,预积分,初始化,后端,非线性优化,充分融合,开源数据集,小车,新算法,迭代次数,定位误差,误差均值,VINS,Mono,单目相机,惯性测量单元
AB值：
0.431534
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