公开(公告)号：CN118209101B

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202410631622.8

申请日：2024-05-21

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

Inventor： 梅杰 ,  顾子涵 ,  龚有敏 ,  马广富

IPC: G01C21/16 ,  G01C21/34 ,  G01C21/00 ,  G01S17/86

Abstract: 本发明涉及一种应用于动态环境的多传感器融合SLAM方法及系统。其中的方法包括：获取惯性传感器、轮速计、视觉相机和激光雷达的传感数据，对惯性传感器和轮速计的传感数据进行预积分后，通过松耦合位姿估计，采用几何方法检测并滤除动态点，对视觉相机的传感数据进行过语义分割，对检测结果进行聚类，以及根据重投影误差估计，以在位姿估计过程中滤除动态点，获得当前的最优位姿，从激光雷达的传感数据中提取静态点云，使用静态点云关联视觉特征深度，根据惯性传感器预积分残差、轮速计预积分残差、静态点重投影残差和边缘化残差，通过滑动窗口优化、回环检测以及位姿图优化，输出位姿图。本发明可在不断变化的环境中进行定位和导航。

公开(公告)号：CN118209101A

公开(公告)日：2024-06-18

申请号：CN202410631622.8

申请日：2024-05-21

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

Inventor： 梅杰 ,  顾子涵 ,  龚有敏 ,  马广富

IPC: G01C21/16 ,  G01C21/34 ,  G01C21/00 ,  G01S17/86

Abstract: 本发明涉及一种应用于动态环境的多传感器融合SLAM方法及系统。其中的方法包括：获取惯性传感器、轮速计、视觉相机和激光雷达的传感数据，对惯性传感器和轮速计的传感数据进行预积分后，通过松耦合位姿估计，采用几何方法检测并滤除动态点，对视觉相机的传感数据进行过语义分割，对检测结果进行聚类，以及根据重投影误差估计，以在位姿估计过程中滤除动态点，获得当前的最优位姿，从激光雷达的传感数据中提取静态点云，使用静态点云关联视觉特征深度，根据惯性传感器预积分残差、轮速计预积分残差、静态点重投影残差和边缘化残差，通过滑动窗口优化、回环检测以及位姿图优化，输出位姿图。本发明可在不断变化的环境中进行定位和导航。