【摘 要】
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视觉同步定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping， SLAM）方法广泛应用于自动驾驶领域。传统的方法利用车载摄像头对车辆周围环境进行表征同时估计自身位置，当车辆运动过快时定位精度和鲁棒性会下降。针对此问题，提出了一种地图辅助的视-惯融合定位方法。该方法在ORB-SLAM2的基础上拓展了地图保存功能，将建图和定位拆分成两个独立的模块，车辆首先以较慢的速度
【基金项目】
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国家重点研发计划（2019YFB1504703）；
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视觉同步定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping， SLAM）方法广泛应用于自动驾驶领域。传统的方法利用车载摄像头对车辆周围环境进行表征同时估计自身位置，当车辆运动过快时定位精度和鲁棒性会下降。针对此问题，提出了一种地图辅助的视-惯融合定位方法。该方法在ORB-SLAM2的基础上拓展了地图保存功能，将建图和定位拆分成两个独立的模块，车辆首先以较慢的速度构建并保存具有视觉特征的地图，然后在第二次运行时车载计算机调用预先保存的地图实现精确且稳定的定位性能。由于构建地图阶段采用了图优化算法融合惯性测量单元（Inertial Measurement Unit， IMU）的信息，地图误差得到了有效的校正。在KITTI数据集场景和实际场景中验证了所提方法的良好性能。实际实验结果表明，所提方法在4m/s， 8m/s， 16m/s 驾驶速度下的定位精度分别为2.59m，2.61m和2.73m，图像失帧率和路径丢失率分别为3.76%和1.38%，3.89%和1.69%，4.27%和1.84%。相比原始的ORB-SLAM2方法，系统定位精度和鲁棒性均得到了提高。
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