基于路径似然模型与HMM序列匹配定位的地铁隧道三维重建

来源：电子与信息学报杂志2025年第7期北京时间：

作者：胡钊政, 王书恒, 孟杰, 冯锋, 朱紫威, 李维刚

单位：1.武汉理工大学智能交通系统研究中心 武汉 4300702.武汉理工大学信息工程学院 武汉 4300633.中建三局信息科技有限公司 武汉 4300744.武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心 武汉 430081

摘要：在地铁隧道等退化场景下，主流的激光或视觉SLAM算法实用性低，无法有效完成三维重建工作。该文提出一种基于路径似然模型(PLM)与隐马尔可夫(HMM)序列匹配的大规模地铁隧道三维重建方法，将三维重建问题分解为里程计定位与基于图优化的高精度三维重建两个过程。针对里程计定位，该文提出一种融合路径似然模型的里程计方法。在粒子滤波框架下，将轨道约束转化为观测，并与IMU和轮速计数据融合，实现在轨机器人定位。此外，还提出一种基于HMM序列匹配的回环检测方法，将回环检测问题转化为序列匹配问题，提升回环检测的性能。针对重建问题，提出一种基于大规模因子图优化的三维重建方法，通过多约束条件完成位姿图优化，从而实现大规模地铁隧道的高精度三维重建。在成都韦家碾-双水碾和沙河源-洞子口两段地铁站之间进行了实地测试。实验结果表明，该文提出的PLM和HMM序列匹配可以有效提升里程计定位精度和回环检测性能，从而实现大规模地铁隧道场景的高精度三维重建。

关键词：地铁隧道, 退化场景, 路径似然, 序列匹配, 因子图优化

基金资助：国家自然科学基金重点项目(52332010)，中建三局横向课题(20233h0392)，武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心开放基金