多传感器融合SLAM在自动驾驶方向的初步探索的记录

1. VIO的不可观问题

现有的VIO都是解决的六自由度的问题, 但是对于行驶在路面上的车来说, 通常情况下不会有roll与z方向的自由度, 而且车体模型限制了不可能有纯yaw的变换. 同时由于IMU在Z轴上与roll, pitch上激励不足, 会导致IMU在初始化过程中尺度不准以及重力方向估计错误, 这是很要命的. 所以我想通过融合车体上的其他传感器来解决这方面的问题.

2. 尝试1, 轮速计的加入

轮速计用来解决IMU+单目初始化尺度不确定的问题. 用阿克曼模型计算出车的速度向量和角速度向量, 也做一个预积分, 把轮速计预积分的结果放进ldlt中计算求出尺度. 在实验中, 如果不融入轮速计, 同样地图每次结果尺度都有差别, 即使标定了很多次IMU噪声和零偏都不行. 这里有个问题是, IMU的噪声会不会因为车发动机震动而变化, 有懂的老哥可以交流一下.

轮速计融入初始化可以解决尺度问题, 剩下的就是融进优化问题了, 这部分有很多论文都做过.

3. 平面约束的加入

在长时间的行驶中, 发现融入轮速计后还是会出现在Z轴上的变化, 初步分析应该是IMU导致的, 加入平面约束是想把Z轴上的跳动抹掉. 这块工作还在进行中, 现有的方法是把车体坐标与世界坐标的Z轴上的平移量加入优化, 优化目标是趋近于0. 但实测效果不好.

待补充...

以下是现有的室内测试结果, heading和尺度方面的问题似乎是解决了

对比没有加入平面约束和轮速计的结果

有平面与轮速计约束:

没有轮速与平面约束

灰色的是用纯轮速计推出来的, 绿的为vio或者viw推的, 可以看到差距还是挺大的

相关推荐
Naomi5217 分钟前
Trustworthy Machine Learning
人工智能·机器学习
刘 怼怼20 分钟前
使用 Vue 重构 RAGFlow 实现聊天功能
前端·vue.js·人工智能·重构
程序员安仔21 分钟前
每天学新 AI 工具好累?我终于发现了“一键全能且免费不限量”的国产终极解决方案
人工智能
闭月之泪舞21 分钟前
OpenCv(五)——边缘检测
人工智能·计算机视觉
星霜旅人23 分钟前
K-均值聚类
人工智能·机器学习
lilye6635 分钟前
程序化广告行业(39/89):广告投放的数据分析与优化秘籍
大数据·人工智能·数据分析
欧雷殿36 分钟前
再谈愚蠢的「八股文」面试
前端·人工智能·面试
修复bug1 小时前
trae.ai 编辑器:前端开发者的智能效率革命
人工智能·编辑器·aigc
掘金安东尼1 小时前
为什么GPT-4o可以生成吉卜力风格照片,原理是什么?
人工智能
机器鱼2 小时前
1.2 基于卷积神经网络与SE注意力的轴承故障诊断
深度学习·机器学习·cnn