多视角视觉－惯性融合的车间AGV精确导航方法

来源：机器人杂志2024年第4期北京时间：

作者：王鑫, 李耕宇, 曾子铭, 高焕兵, 张吟龙

摘要：以实现车间AGV精确导航为目标，针对视觉－惯性融合定位方法存在的缺少绝对位姿、绝对尺度估计不准确、累积误差大等问题，提出一种多视角视觉－惯性紧耦合的实时定位方法。首先为了建立全局参考坐标系，实现长期漂移校正，设计了一种具有全局一致性的视觉－惯性融合AGV导航框架。然后针对视觉－惯性融合初始化过程中的尺度估计不准问题，提出多视角相机与IMU（惯性测量单元）联合初始化方法，通过最大后验概率模型得到更精准的初始化参数。针对跟踪估计部分存在的误差累积和惯性偏差漂移问题，提出二维码位姿修正模型，对部分关键帧进行周期性补偿。针对优化建图部分存在的位姿优化易陷入局部极值问题，提出位姿约束优化模型，提高AGV定位精度。搭建了车间AGV导航平台上对本文方法进行了验证，并与当前最先进的视觉－惯性导航方法进行比对，结果表明本文方法的时间效率与定位精度均明显优于对比方法；平移的均方根误差小于50 mm，旋转的均方根误差小于2°。

关键词：AGV（自动导引运输车）, 导航, 视觉－惯性融合, 多视角, 二维码, 全局一致