基于GPS和视觉同步定位与建图的无人驾驶车辆定位方法研究

为提高无人驾驶车辆的定位精度,提出一种基于GPS与视觉同步定位与建图(VSLAM)相融合的定位算法,在VINS-Mono基础上进行改进,提出了VINS-FAST算法进行角点提取,并将VINS-FAST与GPS技术相结合,提出了GPS与VSLAM相融合的VINS-GPS算法。试验结果表明:VINS-GPS在KITTI数据集07和09子集上的均方根误差较VINS-Mono分别降低了18.16%和33.08%,改善了VSLAM在大范围环境中表现较差的问题,同时提高了在GPS信号薄弱或无GPS信号环境中的定位精度。