【摘 要】
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随着工业智能化的趋势,AGV作为智慧物流的核心设备逐渐受到各界的广泛关注。而其精准导航定位是一个重要的研究问题,多传感器融合被视为解决这个问题的最优解。局部传感器（相机、惯性测量单元IMU等）能够在短范围内提供精准的结果,但长期运行会存在累积误差;全局传感器（GNSS、UWB等）能提供全局不漂移但带有噪声的定位结果。本文针对制造企业对AGV精准导航定位的需求,结合其室内工作环境特点,提出了一种基于
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随着工业智能化的趋势,AGV作为智慧物流的核心设备逐渐受到各界的广泛关注。而其精准导航定位是一个重要的研究问题,多传感器融合被视为解决这个问题的最优解。局部传感器（相机、惯性测量单元IMU等）能够在短范围内提供精准的结果,但长期运行会存在累积误差;全局传感器（GNSS、UWB等）能提供全局不漂移但带有噪声的定位结果。本文针对制造企业对AGV精准导航定位的需求,结合其室内工作环境特点,提出了一种基于双目视觉、IMU以及超宽带技术（UWB）多传感器融合的定位方法,其能够改善视觉惯性里程计在长期运行中存在的累计误差问题,并且能有效减少UWB的噪声影响。本文的研究内容包括:（1）提出双目视觉惯性与单基站UWB测距融合的系统,针对视觉惯性存在的累计误差问题,通过引入UWB提供的距离约束来进行改善。系统通过建立包含视觉、惯性、以及距离的目标优化函数,并采用双层滑动窗口优化模型,准确估计小车的位姿且有效地降低纯视觉惯性里程计中的累计误差。（2）针对单基站覆盖范围受限的局限性,本文引入了多基站UWB,并提出双目视觉惯性里程计与多基站UWB定位融合的系统。首先通过UWB距离值与IMU进行误差状态卡尔曼滤波融合,改善依靠纯UWB距离解算定位的结果;然后构建双目视觉惯性里程计输出估计位姿,并通过坐标转换算法,将UWB/IMU融合的定位结果与里程计估计位姿结果进行卡尔曼滤波融合（KFFusion）,输出融合定位结果。（3）针对卡尔曼滤波的抗噪差等局限性,本文通过因子图优化的融合方式,将UWB/IMU定位结果与双目视觉惯性里程计估计位姿结果进行融合（FGFusion）。其效果较VINS等主流视觉惯性里程计算法,精度提升非常明显,相关误差指标降低约50%,同时其效果好于带有回环检测模块的VINS算法。（4）搭建实验平台,进行实验分别对上述算法进行验证,并与主流算法VINS进行对比。实验结果表明,本文提出的算法对于视觉惯性里程计存在的累计误差现象有明显的改善,且能有效减少UWB噪声影响,研究成果具有良好的工业应用前景。
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