视觉与惯性传感器融合的室内导航算法研究

目前大多数室内移动机器人使用的是视觉传感器的导航算法,其精度低,鲁棒性差,对于快速移动和环境纹理特征不明显的情况,机器人位姿估计的精度会骤然下降。于是该文提出了在ORB-SLAM2算法的基础上,使用双目相机与IMU传感器紧耦合的方式进行状态估计。IMU响应速度快、采集数据不受外界影响、在快速运动和低纹理环境中可以提供较好的估计。此外,在特征点匹配后进行了动态特征点滤除,使其在动态环境中也有较好的表现。在数据集下进行实验测试,结果表明,改进后的算法在上述情况下明显提高了系统的定位精度。