[1]刘昊洋　林俊杰.基于RGBD相机和IMU的机器人里程计方法[J].大众科技,2024,26(2):141-145.
　[J].Popular Science & Technology,2024,26(2):141-145.
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基于RGBD相机和IMU的机器人里程计方法()
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《大众科技》[ISSN:1008-1151/CN:45-1235/N]

卷:
26
期数:
2024年第2期
页码:
141-145
栏目:
电力与机械
出版日期:
2024-02-20

文章信息/Info

作者:
刘昊洋　林俊杰
（长安大学工程机械学院，陕西 西安710064）
关键词:
SLAM; 传感器融合; 位姿估计; 室内机器人定位; RGBD传感器
文献标志码:
A
摘要:
文章提出了一种基于RGBD相机和惯性测量单元（Inertial Measurement Unit，IMU）数据融合的视觉同步定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）系统。利用RGBD相机的深度数据进行初始化和视觉惯性里程计（Visual-Inertial Odometry，VIO）计算，可以解决单目视觉惯性里程计初始化困难的问题，并提高系统在光照变化环境下的精度和鲁棒性。在机器人平台上进行室内走廊的实验，实验结果表明该算法的初始化速度要优于VINS-Mono方法，并且有效提高了移动机器人自主定位的精度。

参考文献/References:

[1] MUR-ARTAL R，MONTIEL J M M，TARD? J D. ORB-SLAM：a versatile and accurate monocular SLAM system[J]. IEEE Transactions on Robotics，2015，31（5）：1147-1163.[2] ENGEL J，KOLTUN V，CREMERS D. Direct sparse odometry[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligenc，2018，40（3）：611-625.[3] MUR-ARTAL R，ΤАRD? J D. ORB-SLAM2：an open-source SLAM system for monocular，stereo，and RGB-D cameras[J]. IEEE Transactions on Robotics，2017，33（5）：1255-1262.[4] CAMPOS C，ELVIRA R，RODR?UEZ J J G，et al. ORB-SLAM3：an accurate open-source library for visual，visual-inertial，and multimap SLAM[J]. IEEE Transactions on Robotics，2021，37（6）：1874-1890.[5] QIN T，LI P L，SHEN S J. VINS-Mono：a robust and versatile monocular visual-inertial state estimator[J]. IEEE Transactions on Robotics，2018，34（4）：1004-1020.

相似文献/References:

[1]盘贻峰　左天惠　黄丽霞　梁 瑛.一种基于SLAM方法的无人机视频流图像实时拼接算法[J].大众科技,2024,26(4):29.
　[J].Popular Science & Technology,2024,26(2):29.

备注/Memo

备注/Memo:
【收稿日期】2023-09-24【第一作者】刘昊洋（1998－），男，硕士研究生，研究方向为机器人自主定位。
更新日期/Last Update: 2024-07-22