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摘要：本发明涉及一种基于Multi‑CameraLidarIMU的多传感器SLAM方法，由多目相机获得的多张图像数据与IMU惯性测量单元获得的数据进行紧耦合联合初始化，获得系统的初始位姿；由激光雷达传感器获得激光雷达帧的点云数据，对点云数据进行预处理，将点云划分为强角点、弱角点、强平面点、弱平面点；通过系统的初始位姿对激光雷达帧位姿进行优化；通过闭环检测对激光雷达帧位姿进行进一步优化；利用优化后的激光雷达帧位姿进行地图拼接。本发明将三种传感器获得的数据进行融合，获得了激光雷达帧位姿更加的准确，有效提高了定位系统的鲁棒性、稳定性。

主权项：1.一种基于Multi-CameraLidarIMU的多传感器SLAM方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：由多目相机获得的多张图像数据与IMU惯性测量单元获得的数据进行紧耦合联合初始化，获得系统的初始位姿；S2:由激光雷达传感器获得激光雷达帧的点云数据，对点云数据进行预处理，将点云划分为强角点、弱角点、强平面点、弱平面点；S3:通过系统的初始位姿对激光雷达帧位姿进行优化；S4：通过闭环检测对激光雷达帧位姿进行进一步优化；S5：利用优化后的激光雷达帧位姿进行地图拼接；其中，步骤S3通过系统的初始位姿对激光雷达帧位姿进行优化步骤包括：S31：接收优化完成的视觉惯性里程计、关键帧的位姿、关键帧、预处理的点云数据、IMU数据保存至相应的队列中；S32：通过各数据时间戳对齐各数据帧，并由此构建闭环检测关键帧，同时处理分割的点云数据，对齐数据并变化坐标系，由激光雷达坐标系转化至多目相机的坐标系下，并保存至相应的列队容器中；同时在激光雷达数据的对列中压入关键帧的索引；S33：对激光雷达帧数据进行处理，得到优化后的激光雷达帧的位姿；步骤S33对激光雷达帧数据处理的步骤包括：S331：取出关键帧的索引，对于第一帧关键帧，初始化其姿态，即将姿态欧拉角都置零；S332：当索引大于1时，取出当前帧的前一帧，并在当前帧与前一帧的时间戳之间获取相应的激光雷达帧数据与IMU帧数据；S333：获取前一帧的视觉惯性里程计位姿；S334：控制当前帧与前一帧的时间戳之间，只有一帧激光雷达数据参与构建云地图，由于激光雷达帧与当前帧之间存在时间间隔，因此位姿并不相同，利用IMU帧数据进行推位，利用推位得到的较为准确的位姿将点云转化到世界坐标系下；S335：对推位得到的激光雷达帧位姿进行进一步的优化。

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