电讯技术

作者：刘春明,于光远,李琮,施鹏程,孙世颖,徐勇军

单位：(1.国网山东省电力公司 济南供电公司，济南 250022;2.多模态人工智能系统全国重点实验室，北京 100190;3.重庆邮电大学 通信与信息工程学院，重庆 400065)

关键词：多传感器融合定位；状态估计；视觉-惯性里程计；激光-惯性里程计；

基金：国家自然科学基金资助项目(62203438)；国网山东省电力公司科技项目(52060122000P)

基于视觉、激光等单一传感器的定位方法难以适应多样化的环境，围绕激光雷达、惯性测量单元和相机3种模态的传感器信息源，针对激光雷达(Light Detection and Ranging,LiDAR)与视觉测量没有充分关联的问题，提出了一种基于多状态颜色一致性约束的激光雷达-惯性-视觉里程计方法，以提高系统的鲁棒性和定位精度。该方法紧耦合了激光雷达-惯性里程计（LiDAR-Inertial Odometry，LIO）和视觉-惯性里程计（Visual-Inertial Odometry，VIO）两个子系统，并定义了带有颜色信息的全局地图表示形式。LIO子系统中点云经过运动补偿后，直接用于构建点到面的残差。VIO子系统利用全局地图中点的深度信息，根据滑动窗口中多个相机状态观测到同一地图点颜色的一致性，构建光度误差约束，并通过不变扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter,EKF）状态估计器进行系统状态更新。在南洋理工大学发布的公共数据集上进行了实验，所提方法在该数据集不同序列上的绝对轨迹误差平均值为0.402 m。

来源：2025年第1期

《电讯技术》期刊编辑部

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