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作者：周军超;朱海轮;高建杰;张炳豪;
单位：四川轻化工大学机械工程学院;四川警察学院智能警务四川省重点实验室;
摘要：为了提高自动驾驶汽车环境感知与安全性，构建高精度的环境地图，提出了基于双目视觉与惯性测量单元(Inertial Measurement Unit, IMU)的多源异构信息融合同步定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)算法。首先，针对双目视觉与IMU信息融合的问题，采用紧耦合方法，结合双目视觉传感器的深度感知能力和IMU的快速运动捕捉能力，在系统初始化过程中，引入了一次最大后验估计对双目相机与IMU进行处理；然后，在后端优化中，采用基于滑动窗口的非线性优化算法求解最优位姿；最后，通过自动驾驶试验平台搭建了SLAM系统实物验证平台，设计完成了SLAM系统定位试验和相关性能验证试验。结果表明，双目视觉与IMU信息融合的SLAM系统相较于单目视觉惯性融合(VINS-Fusion)算法的定位精度可提升30.34%,在试验和实际场景中均表现出了有效性。设计的多源异构信息融合的SLAM系统能够显著提升定位精度，且在交通安全环境中具有良好的应用前景，对于提高自动驾驶系统的性能和安全性具有重要意义。
关键词：安全工程;;同步定位与地图构建;;多源异构信息;;双目视觉;;惯性测量单元;;自动驾驶场景
基金资助：智能警务四川省重点实验室开放课题(ZNJW2022KFQN004);; 四川省科技计划项目(2024NSFSC2029);; 四川轻化工大学研究生创新基金项目(Y2024013)
