【技术实现步骤摘要】
一种多传感器融合的SLAM方法
本专利技术涉及一种多传感器融合的SLAM方法。
技术介绍
近年来，随着人工智能技术应用领域的不断拓宽和深入，自动驾驶渐渐进入大众视野，在消费者看来开车变成了一件轻松的事情。先进驾驶辅助系统(AdvancedDriverAssistantSystem)，简称ADAS，是利用安装于车上的各式各样的传感器(可侦测光、热、压力等变数)，在第一时间收集车内外的环境数据，进行静、动态物体的辨识、侦测与追踪等技术上的处理，从而能够让驾驶者在最快的时间察觉可能发生的危险，以引起注意和提高安全性的主动安全技术。ADAS主要由GPS和CCD相机探测模块、通信模块和控制模块等组成。其中，GPS和CCD相机探测模块通过GPS接收机接收GPS卫星信号，求出该车的经纬度坐标、速度、时间等信息，利用安装在汽车前部和后部的CCD相机，实时观察道路两旁的状况；通信模块可以发送检测到的相关信息并在相互靠近的汽车之间实时地传输行驶信息；控制模块可以在即将出现事故的时候做出主动控制，从而避免事故的发生。在车辆ADAS...
【技术保护点】
1.一种多传感器融合的SLAM方法，其特征在于，该方法基于车载GPS、IMU和双目相机实时采集的数据以及实时定位结果，计算得到融合定位结果为：u_j_result＝u_j_gps*w_j_gps+u_j_camera*w_camera+u_j_imu*w_j_imu，其中，u_j_result为第j个维度的融合定位结果，u_j_gps、u_j_camera和u_j_imu分别为GPS、IMU和双目相机的第j个维度的实时定位结果，w_j_gps、w_j_camera和w_j_imu分别为u_j_gps、u_j_camera和u_j_imu的权重，j＝1,2,…,6；/nw_j...
【技术特征摘要】
1.一种多传感器融合的SLAM方法，其特征在于，该方法基于车载GPS、IMU和双目相机实时采集的数据以及实时定位结果，计算得到融合定位结果为：u_j_result＝u_j_gps*w_j_gps+u_j_camera*w_camera+u_j_imu*w_j_imu，其中，u_j_result为第j个维度的融合定位结果，u_j_gps、u_j_camera和u_j_imu分别为GPS、IMU和双目相机的第j个维度的实时定位结果，w_j_gps、w_j_camera和w_j_imu分别为u_j_gps、u_j_camera和u_j_imu的权重，j＝1,2,…,6；
w_j_gps、w_j_camera和w_j_imu的取值分别为：
w_j_gps＝exp(w_j_gps‘)/(exp(w_j_gps‘)+exp(w_j_camera‘)+exp(w_j_imu‘))，
w_j_camera＝exp(w_j_camera‘)/(exp(w_j_gps‘)+exp(w_j_camera‘)+exp(w_j_imu‘))，
w_j_imu＝exp(w_j_imu‘)/(exp(w_j_gps‘)+exp(w_j_camera‘)+exp(w_j_imu‘))；
其中，w_j_gps‘＝w0_j_gps*(σ_j_gps/σ0_j_gps)，w_j_camera‘＝w0_j_camera*(σ_camera/(σ0_j_camera)，w_j_imu‘＝w0_j_imu*(σ_j_imu/σ0_j_imu)，w0_j_gps、w0_j_camera和w0_j_imu分别为预设的u_j_gps、u_j_camera和u_j_imu的权重初值，σ0_j_gps、σ0_j_camera和σ0_j_imu分别为预设的GPS、双目相机和imu的第j个维度的方差初值，σ_j_gps和σ_j_imu分别为GPS和imu的第j个维度的实时方差，σ_camera为双目相机的实时方差。
2.如权利要求1所述的一种多传感器融合的SLAM方法，其特征在于，σ_camera的计算方法如下：
步骤1，提取并匹配双目相机左右图像的特征点，通过特征点三角化得到特征点的3D坐标；
步骤2，基于步骤1的结果，根据ICP位姿估计算法得到双目相机的位姿；
步骤3，基于步骤2的结果，计算重投影误差；
步骤4，σ_camera＝a/a_threshold，其中，a为步骤3中计算得到的重投影误差，a_thresh...
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