典型文献
基于图优化的紧耦合双目视觉/惯性/激光雷达SLAM方法
文献摘要：
基于单一传感器的同时定位与地图构建技术已经逐渐不能满足移动机器人、无人机及自动驾驶车辆等智能移动载体日益复杂的应用场景.为了进一步提升移动载体在复杂环境下的定位与建图性能,基于多传感器融合的SLAM技术成为目前研究的热点内容.本文提出了一种基于图优化的紧耦合双目视觉/惯性/激光雷达SLAM方法(S-VIL SLAM),该方法在视觉惯性系统中引入激光雷达原始观测,基于滑动窗口实现了IMU量测、视觉特征及激光点云特征的多源数据联合非线性优化.利用视觉与激光雷达的互补特性设计了视觉增强的激光雷达闭环优化算法,进一步提升了多源融合SLAM系统的全局定位与建图精度.为了验证本文算法的性能,利用自主搭建的集成多传感器的硬件采集平台在室外场景下进行了车载试验.试验结果表明,本文提出的紧耦合双目视觉/惯性/激光雷达里程计相比于紧耦合双目视觉惯性里程计和激光雷达里程计定位定姿性能显著提升,视觉增强的激光雷达闭环优化算法能够在大尺度场景下有效探测出轨迹中的闭环信息,并实现高精度的全局位姿图优化,经过闭环优化的点云地图具有良好的分辨率和全局一致性.
文献关键词：
SLAM;图优化;视觉惯性里程计;激光雷达;多源融合
中图分类号：
作者姓名：
王铉彬;李星星;廖健驰;冯绍权;李圣雨;周宇轩
作者机构：
武汉大学测绘学院,湖北 武汉 430079
文献出处：
引用格式：
[1]王铉彬;李星星;廖健驰;冯绍权;李圣雨;周宇轩-.基于图优化的紧耦合双目视觉/惯性/激光雷达SLAM方法)[J].测绘学报,2022(08):1744-1756
A类：
B类：
紧耦合,双目视觉,激光雷达,SLAM,一传,同时定位与地图构建,构建技术,移动机器人,自动驾驶车辆,动载,复杂环境,建图,多传感器融合,热点内容,VIL,惯性系,性系统,滑动窗口,口实,IMU,视觉特征,激光点云,点云特征,多源数据,非线性优化,互补特性,视觉增强,闭环优化,多源融合,全局定位,外场,车载试验,达里,视觉惯性里程计,定位定姿,大尺度,出轨,位姿图优化,点云地图,全局一致性
AB值：
0.308754
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
