双目视觉与惯导融合的移动机器人定位方法 - 许智宾; 李宏伟; 张斌; 肖志远; 邓晨 (Ce hui xue bao, 2021)
为了提高移动机器人的定位精度，提出一种双目视觉与惯导融合的视觉SLAM算法。在视觉SLAM前端部分，为了保持直接法计算速度快及特征法精度高的特点，提出一种融合直接法和特征法的半直接法双目视觉里程计。在后端优化阶段，将视觉数据与IMU数据相互融合，在滑动窗口中以非线性优化的方式构建误差函数，优化位姿计算精度。在EuRoc数据集中对本文提出的算法进行试验验证。结果表明，与开源的视觉惯导融合的SLAM系统OKVIS、ROVIO和VINS-Mono相比，本文系统在Machine Hall与Vicon Room两个场景中的定位精度均得到了明显的提升，同时可以保持较高的运行效率。