基于多源定位的机器人导航地图融合研究

作者：齐政光; 艾长胜^*; 耿敦洋; 冯志全; 郑加海; 王相勇

来源：传感器与微系统, 2023, 42(09): 47-51.

DOI：10.13873/J.1000-9787(2023)09-0047-05

• 激光雷达
• 视觉里程计
• 误差状态卡尔曼滤波
• 贝叶斯估计
• 即时定位与地图构建

针对激光雷达(LiDAR)的传统建图方式在精度和地图完整性上存在不足的问题，提出一种以多源定位数据实现创建融合栅格地图的方法。利用误差状态卡尔曼滤波(ESKF)算法将惯性测量单元(IMU)与轮式编码器(WE)的融合数据中添加视觉里程计(VO)的位姿信息进行校正，并作为里程计输出。根据贝叶斯估计，将深度相机与激光雷达各自生成的局部栅格地图逐帧进行融合，生成全局地图。研究结果表明：融合地图与实际环境中的对应参考点在x与y方向的RMSE比传统方法分别下降了58.88%,56.19%,有效提高了地图的精度和丰富性。

• 单位
  临沂金利液压科技有限公司; 济南大学