面向移动机器人的多传感器紧耦合导航定位方法

摘要

移动机器人依赖单一传感器往往难以克服光照变化、外部干扰、反射表面影响以及累积误差等问题，限制了环境感知能力和自身位姿测量的精度与可靠性。该文采用一种非线性优化的方法，实现（IMU、红外相机、RGB相机、激光雷达）数据层面紧耦合组合定位建图系统IIVL-LM。提出一种基于RGB图像信息的实时照度值转换模型，系统根据不同照度值通过非线性插值法输入视觉SLAM模型中进行实时建图，然后通过动态加权法对红外相机与RGB相机的关键帧特征提取融合。在模拟的室内救援场景数据集下，与多种主流融合定位方法相比，IIVL-LM在照度变化的苛刻条件下尤其是在低照度下性能提升明显，平均RMSE ATE提升了23%～39%(0.006～0.013)。IIVL-LM保证了系统始终会在不少于3个传感器有效的状态下进行，在确保精度的同时对未知开放场景有更强的鲁棒性，尤其对于室内救援这种复杂场景的应用具有一定的价值。

关键词

移动机器人 / 多传感器融合 / 照度转换 / 非线性紧耦合 / SLAM