基于惯性/磁力传感器与单目视觉融合的SLAM方法

来源：机器人杂志2018年第6期北京时间：

作者：王泽华, 梁冬泰, 梁丹, 章家成, 刘华杰

摘要：针对单目视觉SLAM（同时定位与地图构建）算法没有尺度信息以及在相机移动过快时无法使用的问题，提出了一种IMU（惯性测量单元）!!/磁力传感器与单目视觉融合的SLAM方法．首先，提出了一种模糊自适应的九轴姿态融合算法，对IMU的航向角进行高精度估计．然后，采用单目ORB-SLAM2（oriented FAST and rotated BRIEF SLAM2）算法，通过IMU估计其尺度因子，并对其输出的位姿信息进行尺度转换．最后，采用松耦合方式，对IMU估计的位姿和ORB-SLAM2算法经过尺度转换后的位姿，进行卡尔曼滤波融合．在公开数据集EuRoC上进行了测试，测试结果表明本文方法总的位置均方根误差为5.73 cm．为了进一步在实际环境中验证，设计了全向移动平台，以平台上激光雷达所测的位姿数据为基准，测试结果表明本文方法的旋转角度误差小于5°，总的位置均方根误差为9.76 cm．

关键词：同时定位与地图构建, 机器人, 惯性测量单元, 姿态解算, 卡尔曼滤波, 模糊自适应控制