公开(公告)号：CN113376669A

公开(公告)日：2021-09-10

申请号：CN202110692167.9

申请日：2021-06-22

Applicant: 东南大学

Inventor： 潘树国 ,  何璇 ,  高旺 ,  谭涌 ,  章辉

IPC: G01S19/39 ,  G01S19/48 ,  G01S19/49

Abstract: 发明公开了一种基于点线特征的单目VIO‑GNSS融合定位算法。首先对基于点特征的VIO增加线特征提取模块，并提出一种基于几何约束的线特征匹配策略以增强图像特征约束。此后，将加入的线特征与原VIO提取的点特征共同作为视觉特征信息，与IMU预积分结果共同输入至非线性优化的滑动窗口内，最小化所有测量残差的代价函数，获得VIO局部位姿估计结果。下一步，通过杆臂补偿方程将VIO位姿估计结果从局部VIO坐标系转至全局ECEF坐标系，最后将ECEF坐标系下的VIO位姿估计值与GNSS观测值共同输入卡尔曼滤波器内，构建传播和测量更新过程中的误差状态向量，实现VIO和GNSS的松耦合位姿估计。

公开(公告)号：CN112907610A

公开(公告)日：2021-06-04

申请号：CN202110317982.7

申请日：2021-03-25

Applicant: 东南大学

Inventor： 潘树国 ,  章辉 ,  高旺 ,  赵涛 ,  谭涌

IPC: G06T7/13 ,  G06T7/20 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于LeGO‑LOAM的分步式帧间位姿估计算法。首先读入激光雷达的点云信息，并将点云划分为地面点和非地面点，再标记小集群点。在对点云进行分类之后，在地面点中提取地面特征点，在非地面点中提取边缘特征点。之后对位姿进行分步求解，步骤一通过地面特点计算得到帧间位姿的翻滚角、俯仰角和竖直方向的位移，并将计算得到的三自由度位姿代入步骤二的边缘特征点计算偏航角以及水平面上位移的过程，在步骤二中对六自由度位姿同时进行优化，最后再与地图点共同优化位姿。应用本发明的方法求解的轨迹精度较LeGO‑LOAM算法的轨迹精度提升最高达45.4％。