融合全局位姿信息的视觉惯性SLAM算法

彭滨; 蔡成林; 刘元成

doi:10.16725/j.cnki.cn45-1351/tn.2021.02.005

桂林电子科技大学学报 ›› 2021, Vol. 41 ›› Issue (02) : 113 -117. DOI: 10.16725/j.cnki.cn45-1351/tn.2021.02.005

融合全局位姿信息的视觉惯性SLAM算法

彭滨, 蔡成林, 刘元成

作者信息 +

Author information +

文章历史 +

摘要

为了解决纯视觉SLAM算法无法在弱纹理、特征点缺失等场景中维持良好的鲁棒性,提出一种视觉传感器与惯性器件紧耦合的策略。即在视觉信息缺失的情况下,可通过惯性器件提供位置和姿态信息,避免误差的大量累积。在SLAM算法后端优化中,将全局位姿信息与视觉重投影误差、惯性元件残差和边缘化误差一起进行非线性优化,增加后端的约束条件。在公开数据集Eu Ro C上的实验结果表明,相较于其他方法,该算法的定位精度得到了提升,且具有良好的稳定性和实用性。