面向矿井无人驾驶的IMU与激光雷达融合SLAM技术
胡青松1
李敬雯1
张元生2
李世银1
孙彦景1
1.中国矿业大学 信息与控制工程学院,江苏 徐州 2211162.矿冶过程智能优化制造全国重点实验室,北京 100160;矿冶过程自动控制技术北京市重点实验室,北京 100160
摘要：同时定位与地图构建(SLAM)是无人驾驶关键技术,现有SLAM技术在煤矿巷道环境下存在累计误差大、漂移等问题.提出一种巷道环境特征辅助的惯性测量单元(IMU)与激光雷达融合SLAM算法.利用IMU观测数据预测点云运动状态并进行运动补偿,减少由设备运动引起的点云畸变;通过点云配准得到雷达里程计位姿变换信息,构成雷达里程计约束;提取巷道侧壁和地面点云并进行平面拟合,构成环境约束;基于IMU预积分约束、雷达里程计约束和环境约束,采用因子图优化方法完成激光雷达与IMU紧耦合,实现对巷道三维场景的高精度重建和无人驾驶车辆定位.仿真实验表明,巷道环境特征辅助的IMU与激光雷达融合SLAM算法的绝对轨迹均方根误差为 0.116 2 m,相对轨迹均方根误差为 0.040 9 m,定位精度较常用的LeGO-LOAM算法和LIO-SAM算法有所提升.真实环境测试结果表明,该算法具有良好的建图效果,未出现漂移和拖尾现象,具有较强的环境适应性和鲁棒性.
关键词：无人驾驶同时定位与地图构建SLAM激光雷达惯性测量单元环境信息辅助因子图优化
分类号：TD67(矿山电工)
资助基金：国家自然科学基金(52474185)矿冶过程智能优化制造全国重点实验室开放研究基金(BGRIMM-KZSKL-2023-1)双一流建设提升自主创新能力项目(2022ZZCX01K01)
论文发表日期：2024-10-10
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 21-28 )
英文信息