典型文献
一种基于地图辅助的自动驾驶视-惯融合定位方法
文献摘要：
视觉同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)方法广泛应用于自动驾驶领域.传统的方法利用车载摄像头表征车辆周围环境,同时估计自身位置,当车辆运动过快时,定位精度和鲁棒性会下降.针对此问题,本文提出一种地图辅助的视-惯融合定位方法.该方法在ORB-SLAM2(Oriented FAST and Rotated BRIEF SLAM2)的基础上拓展地图保存功能,将建图和定位拆分为两个独立模块,车辆首先以较慢的速度构建并保存具有视觉特征的地图,然后,在第2次运行时车载计算机调用预先保存的地图实现精确且稳定的定位性能.由于构建地图阶段采用了图优化算法融合惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)的信息,地图误差得到有效校正.在KITTI数据集场景和实际场景中验证了所提方法的良好性能.实验结果表明,所提方法在4,8,16 m·s-1驾驶速度下的定位精度分别为2.59,2.61,2.73 m,图像失帧率和路径丢失率分别为3.76％和1.38％,3.89％和1.69％,4.27％和1.84％.相比原始的ORB-SLAM2方法,系统定位精度和鲁棒性均得到了提高.
文献关键词：
智能交通;地图辅助定位;视觉-惯性融合;自动驾驶
中图分类号：
作者姓名：
程君;张立炎;陈启宏
作者机构：
武汉理工大学,自动化学院,武汉430070
文献出处：
引用格式：
[1]程君;张立炎;陈启宏-.一种基于地图辅助的自动驾驶视-惯融合定位方法)[J].交通运输系统工程与信息,2022(02):117-126
A类：
地图辅助定位
B类：
自动驾驶,融合定位,定位方法,视觉同步定位与建图,Simultaneous,Localization,Mapping,法利,用车,车载摄像头,周围环境,定位精度,种地,ORB,SLAM2,Oriented,FAST,Rotated,BRIEF,拆分,立模,先以,较慢,视觉特征,调用,定位性能,建地,图优化,算法融合,惯性测量单元,Inertial,Measurement,Unit,IMU,KITTI,好性,驾驶速度,帧率,丢失率,系统定位,智能交通
AB值：
0.475273
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