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申请/专利权人：华中科技大学

摘要：本发明公开了一种融合GNSS信号的多模态高精度鲁棒位姿估计方法和系统，其中系统包括：相机，用于采集图像；IMU，用于测量IMU数据；激光雷达，用于采集的点云；GNSS，用于获取全局坐标系下的坐标，转化到局部坐标下；雷达‑惯性里程计，用于对IMU预积分误差和激光里程计因子进行因子图优化，得到雷达‑惯性里程计位姿；视觉‑惯性里程计，用于以视觉重投影误差和IMU预积分误差最小为目标，进行位姿估计，得到视觉‑惯性里程计位姿；IMU里程计，用于以IMU预积分误差、视觉‑惯性因子误差、雷达‑惯性因子误差和GNSS因子误差最小为目标，对IMU预积分器更新，使用更新后的IMU预积分器对IMU数据进行积分，得到最终位姿。实现位姿的高精度、鲁棒估计。

主权项：1.一种融合GNSS信号的多模态高精度鲁棒位姿估计系统，其特征在于，包括：相机，用于采集目标所在环境的图像；IMU，用于测量目标的IMU数据；激光雷达，用于采集目标所在环境的点云；GNSS，用于获取目标在全局坐标系下的坐标，将目标在全局坐标系下的坐标通过外参矩阵转化到局部坐标下，得到目标在局部坐标下的坐标；雷达-惯性里程计，用于从点云中提取边缘特征点和平面特征点，计算边缘特征点到边缘线的距离以及平面特征点到平面的距离，构建激光里程计因子，对IMU预积分误差和激光里程计因子进行因子图优化，得到雷达-惯性里程计位姿；视觉-惯性里程计，用于对相机采集的当前帧图像与上一帧图像进行特征匹配，计算匹配过程的视觉重投影误差；以视觉重投影误差和IMU预积分误差最小为目标，进行位姿估计，得到视觉-惯性里程计位姿；IMU里程计，用于使用IMU预积分器对IMU数据进行积分，得到IMU里程计位姿；将目标在局部坐标下的坐标与IMU里程计位姿之间的误差作为GNSS因子误差，将雷达-惯性里程计位姿与IMU里程计位姿之间的误差作为雷达-惯性因子误差，将视觉-惯性里程计位姿与IMU里程计位姿之间的误差作为视觉-惯性因子误差，将连续两帧IMU里程计位姿之间的误差作为IMU预积分误差，以IMU预积分误差、视觉-惯性因子误差、雷达-惯性因子误差和GNSS因子误差最小为目标，得到IMU预积分器的优化参数对IMU预积分器更新，使用更新后的IMU预积分器对IMU数据进行积分，得到目标的最终位姿。

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百度查询： 华中科技大学 一种融合GNSS信号的多模态高精度鲁棒位姿估计方法和系统