增强位姿识别的IMU-SLAM数据融合方法研究.pdf

增强位姿识别的IMU-SLAM数据融合

方法研究

摘要：

随着移动机器人的发展，位姿识别成为了移动机器人的重要问

题。目前，惯性测量单元（IMU）和同步定位与地图构建

（SLAM）是常用的位姿估计方法。而两种方法分别存在精度和

可靠性的限制。因此，融合IMU和SLAM数据成为了提高位姿

识别精度和可靠性的方法之一。本文着眼于增强位姿识别，探

究IMU/SLAM数据融合方法。首先，通过IMU预测无人机的状

态，接着使用前端SLAM方法构建地图和估计无人机的位姿。

接着，通过IMU和SLAM进行状态更新和位姿校正。最后，通

过实验验证，证明了本文提出的IMU/SLAM数据融合方法可以

显著提高位姿识别的精度和可靠性。

关键词：移动机器人；位姿识别；惯性测量单元（IMU）；同

步定位与地图构建（SLAM）；数据融合

第一章绪论

1.1研究背景

1.2研究意义

1.3国内外研究现状

1.4本文研究内容

1.5本文组织结构

第二章相关技术综述

2.1移动机器人

2.2位姿识别

2.3IMU技术

2.4SLAM技术

2.5数据融合方法综述

第三章IMU/SLAM数据融合方法

3.1状态预测

3.2前端SLAM地图构建和位姿估计

3.3状态更新和位姿校正

第四章实验设计和结果分析

4.1实验介绍

4.2实验设置和方案

4.3实验结果和分析

第五章结论与展望

5.1研究结论

5.2研究展望

第一章绪论

1.1研究背景

移动机器人在工业、军事、医疗、家庭等领域都有广泛的应用。

而在移动机器人的运动过程中，位姿的识别和估计是一项关键

的技术。传统的位姿估计方法主要是基于视觉、激光雷达等传

感器数据，但在特定场景下如光照不足、环境复杂等情况下，

传感器数据会失效或产生误差，从而影响位姿估计的精度和可

靠性。

1.2研究意义

IMU/SLAM数据融合方法是一种能够提高移动机器人位姿识别

精度和可靠性的方法。IMU可以提供移动机器人的加速度、角

速度等动态信息，而SLAM可以通过前端视觉、激光雷达等传

感器数据构建地图和估计机器人的位姿。将IMU和SLAM数据

进行融合，可以利用IMU提供的动态信息对SLAM进行状态更

新和位姿校正，从而提高位姿识别的精度和可靠性。

1.3国内外研究现状

IMU/SLAM数据融合方法已经成为一个研究热点。国外研究机

构和公司如谷歌、苹果等都在进行相关研究，在高精度定位和

自主驾驶等领域取得了一定的成果。国内研究也在逐渐兴起，

研究机构和公司如北大、清华、华为等也在进行相关研究。

1.4本文研究内容

本文着眼于增强移动机器人的位姿识别精度和可靠性，探究

IMU/SLAM数据融合方法。主要研究内容包括IMU预测无人机

状态、前端SLAM构建地图和估计无人机位姿、IMU与SLAM数

据融合的状态更新和位姿校正方法，并进行实验验证。

1.5本文组织结构

本文结构如下：

第一章：绪论。介绍研究背景、研究意义、国内外研究现状、

本文研究内容和本文组织结构。

第二章：相关技术综述。介绍移动机器人、位姿识别、IMU技

术、SLAM技术和数据融合方法的研究现状。

第三章：IMU/SLAM数据融合方法。介绍IMU预测无人机状态、

前端SLAM构建地图和估计无人机位姿，以及IMU与SLAM数据

融合的状态更新和位姿校正方法。

第四章：实验设计和结果分析。介绍实验设置和方案，以及实

验结果和分析。

第五章：结论与展望。对本文研究所得结论进行总结，并对未

来的研究方向进行展望。

第二章相关技术综述

2.1移动机器人

移动机器人是一种具有移动能力的机器人，其主要应用于需要

自主移动完成任务的场景。根据其移动结构可以分为轮式移动、

足式移动、腿式移动等。移动机器人的核心技术包括机械设计、

控制算法、传感器技术等。

2.2位姿识别

位姿识别是指在已知地图的情况下，通过传感器数据快速准确

地估计机器人的位置和姿态。传统的位姿识别方法有视觉

SLAM、激光雷达SLAM等。但在复杂环境下，传感器数据会产

生误差，从而影响位姿估计的精度和可靠性。因此，需要引入

IMU数据进行融合，提高位姿识别的精度和可靠性。

2.3IMU技术

IMU是指惯性测量单元，由加速度计和陀螺仪组成，可以测量

物体的加速度和角速度，从而推算出物体的姿态和位置。IMU

由于具有小巧、精度高等优点，在移动机器人的位姿识别、