室内复杂环境中LIO-SLAM算法的改进与优化

郝亮; 陈国杰; 胡肖彤; 叶俊杰; 王奇斌

中山大学学报（自然科学版中英文） ›› 2026, Vol. 65 ›› Issue (1) : 23 -32.

郝亮, 陈国杰, 胡肖彤, 叶俊杰, 王奇斌

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摘要

针对传统开源的激光惯性里程计（LIO,lidar-inertial odometry）和即时定位与地图构建（SLAM,simultaneous localization and mapping）结合的LIO-SLAM在室内复杂环境中受激光特征稀疏与动态遮挡影响、定位精度下降等问题，提出一种融合视觉里程计的改进方法。在保持LIO-SLAM激光惯性紧耦合框架的基础上，引入基于ORB特征的三维定位与地图构建算法（ORB-SLAM）作为独立的视觉里程计模块，为系统提供高频率、丰富纹理的视觉约束信息。通过自适应权重融合策略，实现激光、惯性与视觉观测的多源优化，增强了在弱几何约束、纹理丰富但结构复杂环境中的鲁棒性。在多种典型室内场景（走廊、开放大厅及动态人群环境）中开展了实验验证。结果表明，相较于原始LIO-SLAM，整体轨迹误差降低至原始系统的70%。研究验证了视觉-激光-惯性多模态融合在室内复杂环境下的可行性与有效性，为高精度室内自主定位与地图构建提供了新的思路。