基于轻量化智能的多机协同SLAM系统

作     者：陈昌川 全锐杨 张谦 夏佩敏 乔飞 Chen Changchuan;Quan Ruiyang;Zhang Qian;Xia Peimin;Qiao Fei

作者机构：重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 清华大学电子工程系北京100084 北京交通大学软件学院北京100091 

出 版 物：《仪器仪表学报》 (Chinese Journal of Scientific Instrument)

年 卷 期：2022年第43卷第12期

页      面：188-198页

核心收录：

学科分类：080202[工学-机械电子工程] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 0703[理学-化学] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：国家自然科学基金重点项目(92164203) 重庆市研究生教育教学改革研究重点项目(yjg192019) 清华大学-宁夏银川水联网数字治水联合研究院基金(SKL-IOW-2020TC2003)项目资助 

主　　题：多机协同 轻量化 可扩展性 定位精度 

摘      要：视觉多机协同即时定位与地图构建(SLAM)主要以相机作为传感器,并通过多机器人合作实现定位与建图。然而,在面对复杂环境时前端计算量过大,易导致整体系统精度不理想。启发于REVO和SVO算法的轻量化特点,提出一种基于轻量化智能的多机协同SLAM系统,旨在降低前端计算资源的同时提升系统可扩展性。提出改进REVO算法—L-REVO,通过轻量化改进实现前端实时运行;将L-REVO融合CCMSLAM系统后端,提出一种完整的多机协同SLAM架构;调整前端传感器和算法,分别验证前端为同构或异构时对系统性能的影响。在公开数据集TUM上,相比CCMSLAM系统,该系统两种模式下定位精度分别提高了59.4%和31.6%,能效比提升了8倍。最后,将该系统用于室内场景实验,前端功耗仅1.43 W,验证了所提系统的可行性和有效性。