一种基于相机-惯导和轮式里程计的SLAM初始化方法技术

本发明专利技术提供一种基于相机‑惯导和轮式里程计的SLAM初始化方法，包括以下步骤：第一步：纯视觉初始化；第二步：求解陀螺仪零偏；采用手眼标定的方法求解陀螺仪的零偏；第三步：视觉轨迹和轮速计轨迹对齐；视觉估计得到的轨迹是有尺度的，通过将视觉估计的轨迹和轮速计估计的轨迹对齐，求解得到视觉估计轨迹的尺度，再把地图中的路标点和位姿统一到正确的尺度下；第四步：轮速观测辅助视觉轨迹和IMU轨迹对齐；第五步：考虑路程约束的局部BA优化。本发明专利技术提高了重力向量求解的准确性，不需要平台在初始化期间保持静止和匀速运动状态，在任意运动情况下均能实现鲁棒初始化。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术提供一种基于相机-惯导和轮式里程计的slam初始化方法，解决slam初始化问题，属于机器人/无人车定位导航领域

技术介绍

1、视觉-惯性slam算法的初始化的功能主要得到搭载slam算法的运动平台的重力方向以及陀螺仪和加速度计的零偏估计。得到上述信息的初始估计后，slam系统即可以在上述信息的基础上迭代运行。

2、纯视觉初始化方法容易错误地估计尺度。在单目纯视觉初始化中，尺度是不可观的状态量。在双目纯视觉初始化中，尽管双目相机能理论上能正确估计特征深度从而恢复尺度信息，但在双目相机基线较短，平台在大场景中运动的情况下，双目纯视觉初始化也很容易错误估计尺度。除此之外，纯视觉方案下的重力方向也是不可观的，导致平台初始的俯仰、横滚角无法确定。

3、视觉惯性初始化通过融合惯导的观测，理论上能够在一定程度上缓解尺度不可观、重力方向不可观的问题。将视觉估计的轨迹和惯导积分得轨迹对齐，理论上可以估计出尺度，从而将视觉估计的轨迹恢复到正确的尺度下。但由于在初始化时imu的加速度观测和陀螺仪的零偏的估计不够准确，因此积分得到的imu轨迹有一本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于相机-惯导和轮式里程计的SLAM初始化方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于相机-惯导和轮式里程计的SLAM初始化方法，其特征在于，第一步包括以下子步骤：

3.根据权利要求1所述的一种基于相机-惯导和轮式里程计的SLAM初始化方法，其特征在于，第二步包括以下子步骤：

4.根据权利要求1所述的一种基于相机-惯导和轮式里程计的SLAM初始化方法，其特征在于，第三步包括以下子步骤：

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【技术特征摘要】

1.一种基于相机-惯导和轮式里程计的slam初始化方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于相机-惯导和轮式里程计的slam初始化方法，其特征在于，第一步包括以下子步骤：

3.根据权利要求1所述的一种基于相机-惯导和轮式里程计的slam初始化方法，其特征在于，第二步包括以下子步骤：

4.根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋朝阳，叶学通，高九龙，兰天然，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：