单目视觉惯性SLAM与UWB数据融合的精确定位

李玉卿; 鲍泓; 徐成

doi:10.13873/J.1000-9787(2022)09-0125-04

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单目视觉惯性SLAM与UWB数据融合的精确定位

计算与测试 | 更新时间：2025-09-11

- 单目视觉惯性SLAM与UWB数据融合的精确定位
- 暂无标题
- 传感器与微系统 2022年第9期页码：125-128
- 作者机构：
  
  1. 北京联合大学智慧城市学院
  2. 北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(62102033,61932012);北京市重点科技项目(KZ202211417048)
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2022)09-0125-04
  中图分类号： TN925;TP391.41
- 纸质出版：2022
- 稿件说明：
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李玉卿, 鲍泓, 徐成. 单目视觉惯性SLAM与UWB数据融合的精确定位[J]. 传感器与微系统, 2022,(9):125-128.
李玉卿, 鲍泓, 徐成. 单目视觉惯性SLAM与UWB数据融合的精确定位[J]. 传感器与微系统, 2022,(9):125-128. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2022)09-0125-04.

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摘要

针对室内或封闭场景下的无人驾驶，提出了一种融合视觉同步定位与建图(SLAM)与超宽带(UWB)的定位方法。通过惯性测量单元(IMU)预积分提高单目SLAM的可靠性；再将视觉SLAM与UWB获取的定位信息通过扩展卡尔曼滤波器(EKF)得到融合后的数据。实验结果表明：在正常光照下环境下的最大误差为0.101 316 m

根均方误差(RMSE)为0.035 965

在弱光照环境下的最大误差为0.136 103 m

RMSE为0.039 132

未出现明显的跳变及漂移。提高了系统定位精度及鲁棒性。

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单目视觉惯性SLAM与UWB数据融合的精确定位

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DOI：10.13873/J.1000-9787(2022)09-0125-04

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