【摘 要】
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随着自动驾驶技术的发展与普及,硬件设备也在向着小型化和成本低廉化的方向发展。在SLAM领域内,信息丰富且价格低廉的相机受到了越来越多人的青睐。但由于纯视觉方案存在一些问题,如严重依赖环境纹理、对光照变化敏感、难以应对速度过快的场景等,因此多传感融合正代替单一传感器成为主流的方案,在这之中,惯性测量单元IMU由于具有短时间内精度极高的特点,因此也得到了广泛的应用。此外在室外大规模建图时,若缺少回环,
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随着自动驾驶技术的发展与普及,硬件设备也在向着小型化和成本低廉化的方向发展。在SLAM领域内,信息丰富且价格低廉的相机受到了越来越多人的青睐。但由于纯视觉方案存在一些问题,如严重依赖环境纹理、对光照变化敏感、难以应对速度过快的场景等,因此多传感融合正代替单一传感器成为主流的方案,在这之中,惯性测量单元IMU由于具有短时间内精度极高的特点,因此也得到了广泛的应用。此外在室外大规模建图时,若缺少回环,则不可避免地会造成误差的累积。基于以上问题,本文做了深入的研究并提出了解决方案,以下将分为三个部分进行说明。（1）本文提出了一种基于自适应阈值的双目误匹配剔除方法。根据双目相机成像模型,一个点的视差与其深度成反比,据此,我们可以通过限制视差的方法来剔除误匹配点。本文提出了一种根据前序图像自适应变化的视差阈值,该阈值能够根据场景的变化快速调整,通过该阈值可以最大程度上剔除误匹配,从而提高后续位姿估计精度。（2）本文提出了一种基于OpenStreetMap的位姿及轨迹优化方法。针对大规模无回环建图场景中的误差累积现象,我们将位姿估计与OpenStreetMap地图结合起来,并将OSM作为先验信息,通过一系列的轨迹匹配、位姿修正及优化等工作,将轨迹限制在OSM地图的可通行区域,从而可以有效地减小误差的累积。（3）本文根据单目与IMU的融合方法设计了一种双目与IMU融合的方法,首先提出了一种双目视觉与IMU联合初始化的方法,通过视觉初始化、IMU初始化、联合初始化三个阶段实现系统的初始化。并且本文还提出了一种双目视觉与IMU联合优化方法,通过将视觉误差和IMU误差统一到一个框架中,实现视觉与IMU的紧耦合的位姿估计。最后本文分别对以上三个部分进行了实现及实验验证,其中后两个部分均以ORBSLAM2作为视觉前端。以上实验分别在KITTI、Euroc等公开数据集上进行并与其他的开源算法进行了比较,实验结果表明了本文方法的有效性。
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