基于緊耦合的視覺慣性定位方法

作者：盧佳偉,許哲

摘要：慣性測量單元(IMU)受自身溫度、零偏、振動等因素干擾,積分時位姿容易發散,并且機器人快速移動時,單目視覺定位精度較差,為此研究了一種基于緊耦合的視覺慣性即時定位與地圖構建(SLAM)方法.首先研究了視覺里程計(VO)定位問題,為減少特征點的誤匹配,采用基于快速特征點提取和描述的算法(ORB)特征點的提取方法.然后構建IMU的數學模型,使用中值法得到運動模型的離散積分.最后將單目視覺姿態與IMU軌跡對齊,采用基于滑動窗口的非線性優化得到機器人運動的最優狀態估計.通過構建仿真場景以及與單目ORB-SLAM算法對比兩個實驗進行驗證,結果表明,該方法優于單獨使用VO,定位精度控制在0.4 m左右,相比于傳統跟蹤模型提高30%.

發文機構：上海海洋大學工程學院

關鍵詞：視覺慣性視覺里程計(VO)快速特征點提取和描述的算法(ORB)特征點慣性測量單元(IMU)非線性優化visual inertiavisual odometerORB feature pointsIMUnonlinear optimization

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