Основные понятия
本論文提出了一種新型的低成本多傳感器SLAM系統2DLIW-SLAM,專為室內移動機器人應用而設計。前端里程計融合了2D LiDAR、IMU和輪式里程計,通過緊耦合優化實現了出色的定位精度。在後端建圖階段,我們利用2D LiDAR提取全局特徵點,實現了高效的回環檢測。通過結合姿態圖,我們進行了全局BA,從而提高了系統的定位精度和魯棒性。整體而言,2DLIW-SLAM滿足了實時性能和魯棒性的要求。
Аннотация
本論文提出了一種新型的2D LiDAR-慣性-輪式里程計SLAM系統,具有以下特點:
- 前端里程計:
- 融合2D LiDAR、IMU和輪式里程計數據,通過緊耦合優化實現了出色的定位精度。
- 提出了一種基於線特徵的觀測模型,有效補充了其他傳感器數據。
- 引入地面約束,將6自由度運動約束為3自由度,提高了系統的穩定性。
- 後端建圖:
- 提出了一種基於全局特徵點匹配的高效回環檢測算法,能夠有效抑制前端累積誤差。
- 構建了基於姿態圖的全局優化框架,進一步提高了系統的定位精度和魯棒性。
- 採用概率網格地圖構建,實現了實時的建圖功能。
- 實驗結果表明,該系統在各種室內場景下都能滿足實時性能和魯棒性的要求,並且在某些場景下優於現有的2D LiDAR SLAM和視覺SLAM算法。
Статистика
在狹長走廊場景中,2DLIW-SLAM的相對位姿誤差RMSE為0.027,優於Gmapping的0.094和Cartographer的0.042。
在辦公室場景中,2DLIW-SLAM的絕對位姿誤差RMSE為0.060,優於Gmapping的0.063和Cartographer的0.096。
在家庭場景中,2DLIW-SLAM的絕對位姿誤差RMSE為0.115,優於ORB-SLAM3的0.406和VINS-Fusion的0.570。