基于紧耦合的视觉惯性定位方法

• 作者: 卢佳伟 许哲
• 来源期刊: 全球定位系统
• 关键词: 视觉惯性 视觉里程计(VO) 快速特征点提取和描述的算法(ORB)特征点 惯性测量单元(IMU) 非线性优化
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 理论与探讨
• 页码范围: 36-42
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.12265/j.gnss.2020082801

摘要

惯性测量单元(IMU)受自身温度、零偏、振动等因素干扰,积分时位姿容易发散,并且机器人快速移动时,单目视觉定位精度较差,为此研究了一种基于紧耦合的视觉惯性即时定位与地图构建(SLAM)方法.首先研究了视觉里程计(VO)定位问题,为减少特征点的误匹配,采用基于快速特征点提取和描述的算法(ORB)特征点的提取方法.然后构建IMU的数学模型,使用中值法得到运动模型的离散积分.最后将单目视觉姿态与IMU轨迹对齐,采用基于滑动窗口的非线性优化得到机器人运动的最优状态估计.通过构建仿真场景以及与单目ORB-SLAM算法对比两个实验进行验证,结果表明,该方法优于单独使用VO,定位精度控制在0.4 m左右,相比于传统跟踪模型提高30％.