单目视觉惯性SLAM与UWB数据融合的精确定位

针对室内或封闭场景下的无人驾驶,提出了一种融合视觉同步定位与建图(SLAM)与超宽带(UWB)的定位方法。通过惯性测量单元(IMU)预积分提高单目SLAM的可靠性;再将视觉SLAM与UWB获取的定位信息通过扩展卡尔曼滤波器(EKF)得到融合后的数据。实验结果表明:在正常光照下环境下的最大误差为0.101 316 m,根均方误差(RMSE)为0.035 965,在弱光照环境下的最大误差为0.136 103 m, RMSE为0.039 132,未出现明显的跳变及漂移。提高了系统定位精度及鲁棒性。