面向矿井的激光-视觉-惯性多源紧耦合SLAM方法研究
张少刚
王雷
陈步平
李豹
唐超权
李猛钢
中国矿业大学;江苏凯普信电气技术有限公司;中煤科工机器人科技有限公司
摘要：矿井环境因复杂的地理条件和光照变化给机器人定位与建图带来挑战.传统的单一传感器SLAM(激光SLAM或视觉SLAM)在此环境下存在局限性.笔者提出了一种激光-视觉-惯性多源紧耦合SLAM方法,结合激光雷达、视觉相机和IMU的优势,解决了巷道结构激光退化问题和无光环境下视觉跟踪失效的问题,通过外参标定实现多传感器数据对齐,并设计了自适应视觉权重机制,动态判断激光和视觉的可靠性.试验表明:该方法在矿井环境中,定位误差降低至1.2%(相比单一传感器SLAM降低30%以上),建图精度提升25%,尤其在无光场景下仍能保持稳定的定位性能,提高了系统的适应性和鲁棒性.
机标关键词：机器人定位与建图适应性和鲁棒性视觉跟踪多传感器数据视觉slam光照变化激光雷达矿井环境
论文发表日期：2025-11-30
在线出版日期：2025-12-10（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 113-117 )