| 一种多层次数据融合的SLAM定位算法 |
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| 引用本文： | 章弘凯,陈年生,代作晓,范光宇.一种多层次数据融合的SLAM定位算法[J].机器人,2021,43(6):641-652. |
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| 作者姓名： | 章弘凯 陈年生 代作晓 范光宇 |
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| 作者单位： | 上海电机学院电子信息学院,上海 201306;中国科学院上海技术物理研究所,上海 200040 |
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| 摘 要： | 针对2D激光SLAM(同步定位和地图构建)机器人导航中激光点云匹配计算量大、轨迹闭合效果差、位姿累积误差大、以及各环节传感器观测数据利用不充分等问题,提出一种基于多层次传感器数据融合的实时定位与建图方法——Multilevel-SLAM.首先,在数据预处理方面,利用IMU(惯性测量单元)数据预积分结果为激光点云配准提供坐标转换依据.对激光点云进行特征采样,降低点云匹配计算量.其次,通过无迹卡尔曼滤波算法融合IMU、LiDAR(激光雷达)观测量得到机器人位姿,来提高闭环检测效果.最后,将激光点云配准约束、闭环约束、IMU预积分约束加入到SLAM算法的后端优化中,对全局地图位姿节点估计提供约束配准,实现多层次的数据融合.在实验中利用LiDAR-IMU公开数据集对Karto-SLAM、Cartographer和Multilevel-SLAM算法进行性能测试对比.Multilevel-SLAM算法的定位精度始终保持在5 cm以内,而对比方法则存在不同程度的定位偏移.实验结果表明,在没有显著增加计算量的前提下,Multilevel-SLAM算法有效提高了闭环处的轨迹闭合效果,具有更低的定位误差.
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| 关 键 词： | 同步定位和地图构建(SLAM) 无迹卡尔曼滤波 闭环检测 数据融合 |
A Multi-level Data Fusion Localization Algorithm for SLAM |
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| ZHANG Hongkai,CHEN Niansheng,DAI Zuoxiao,FAN Guangyu.A Multi-level Data Fusion Localization Algorithm for SLAM[J].Robot,2021,43(6):641-652. |
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| Authors: | ZHANG Hongkai CHEN Niansheng DAI Zuoxiao FAN Guangyu |
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