【摘 要】
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同时定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）是指载体在未知环境中通过相机、激光雷达等传感器实现自身定位与地图构建的技术,是机器人自主导航的技术基础,广泛应用于自动驾驶、无人巡检、虚拟现实等领域。但在实际工作过程中,恶劣天气如雨雾环境会对传感器造成干扰,使图像对比度降低,特征点提取困难,同时激光雷达探测范围减小,产生雨滴噪点,导致SLAM难以
【基金项目】
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陕西省创新能力引导支撑计划（编号:2022QFY01-16）；
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同时定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）是指载体在未知环境中通过相机、激光雷达等传感器实现自身定位与地图构建的技术,是机器人自主导航的技术基础,广泛应用于自动驾驶、无人巡检、虚拟现实等领域。但在实际工作过程中,恶劣天气如雨雾环境会对传感器造成干扰,使图像对比度降低,特征点提取困难,同时激光雷达探测范围减小,产生雨滴噪点,导致SLAM难以完成特征匹配,严重影响SLAM的定位精度与地图构建的准确性。针对雨雾环境下难以高精度定位与建图的问题,本文提出了基于多传感器融合的紧耦合激光视觉惯性里程计,并通过实车实验验证算法有效性。主要工作研究内容如下:1.针对雨雾环境下,水雾会使采集到的图像对比度下降,导致视觉特征点难以提取的问题,提出基于暗通道先验的图像除雾算法。引入导向滤波的方法估计图像像素级传输率,根据暗通道先验法确定图像大气光值,最后通过图像传输率和大气光值提高图像对比度,达到除雾效果。在图像除雾的基础上,采用点云层次化滤波算法去除点云中的雨滴噪点,首先分析雨滴噪点的统计特性,在其分布范围内依据点云密度进行半径滤波,再对全局点云进行均值滤波消除残余噪点,实现点云雨滴噪点的滤除。2.针对相机图像对光照变化、剧烈运动较为敏感,以及激光雷达对结构相似场景易产生退化现象的问题,提出基于多传感器融合的激光雷达视觉惯性里程计。采用球面投影方法实现视觉特征与激光点云的融合,采用KD-tree算法寻找视觉特征点最近的点云平面,完成图像点云配准,从而使图像特征点获得激光雷达高精度的深度信息;采用IMU预积分作为位姿变化初值,基于配准后的特征点采用光流法进行运动估计,实现相机与激光雷达的紧耦合。3.针对SLAM定位精度随前端误差累积不断下降的问题,提出了一种基于因子图的全局位姿优化算法。首先基于IMU预积分、视觉里程计、激光雷达里程计等多项位姿约束,联合构建因子图,并采用i SAM2对因子图进行全局优化,然后设计视觉词袋和点云匹配结合的回环检测因子,通过回环检测有效降低误差累积,提高SLAM的精度。仿真和实车实验表明,本文所提算法相比于ALOAM、Le Go-LOAM、LIO-SAM等传统SLAM方法,在雨雾环境下具有更高的定位精度和鲁棒性。
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