基于激光雷达与深度相机融合的SLAM算法

作     者：刘庆运 杨华阳 刘涛 吴天跃 卢超 LIU Qingyun;YANG Huayang;LIU Tao;WU Tianyue;LU Chao

作者机构：安徽工业大学机械工程学院马鞍山243032 特种重载机器人安徽省重点实验室马鞍山243032 

出 版 物：《农业机械学报》 (Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery)

年 卷 期：2023年第54卷第11期

页      面：29-38页

核心收录：

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 0835[工学-软件工程] 0701[理学-数学] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：安徽省科技重大专项项目(201903a05020029) 

主　　题：同步定位与地图构建 深度相机 激光雷达 贝叶斯估计 全局栅格地图 

摘      要：针对单一传感器地图构建时存在环境表征不充分,无法为移动机器人自主导航提供完整环境地图等问题,本文通过将激光雷达与深度相机获取的环境信息进行互补融合,构建出更完整精确的栅格地图。首先,对传统ORB-SLAM2算法进行增强,使其具备稠密点云地图构建、八叉树地图构建以及栅格地图构建等功能。其次,为验证增强后ORB-SLAM2算法的性能,在fr1_desk1数据集和真实场景下进行测试,数据显示增强后ORB-SLAM2算法绝对位姿误差降低52.2%,相机跟踪轨迹增长14.7%,定位更加精准。然后,D435i型深度相机采用增强型ORB-SLAM2算法,激光雷达采用的Gmapping-Slam算法,按照贝叶斯估计的规则进行互补融合构建全局栅格地图。最后,搭建实验平台进行验证,并分别与深度相机和激光雷达2个传感器建图效果进行对比。实验结果表明,本文融合算法对周围障碍物的识别能力更强,可获取更完整的环境信息,地图构建更加清晰精确,满足移动机器人导航与路径规划的需要。