【摘 要】
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精确且无漂移的运动估计能协助智能汽车更好地理解车身与环境之间的关系,决定着智能汽车在定位、路径规划和避障等功能的先进程度,是自动驾驶所追求的一项必不可少的基本技术。当前,大量算法主要聚焦于单传感器方法上,但是事实上单传感器方法（例如基于激光或基于视觉的方法）已被证明不足以应对复杂环境中自动驾驶所面临的挑战。与此同时也有将视觉与惯性或激光相结合的融合算法被提出,然而由于这些传感器的自身特性,它们测量
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精确且无漂移的运动估计能协助智能汽车更好地理解车身与环境之间的关系,决定着智能汽车在定位、路径规划和避障等功能的先进程度,是自动驾驶所追求的一项必不可少的基本技术。当前,大量算法主要聚焦于单传感器方法上,但是事实上单传感器方法（例如基于激光或基于视觉的方法）已被证明不足以应对复杂环境中自动驾驶所面临的挑战。与此同时也有将视觉与惯性或激光相结合的融合算法被提出,然而由于这些传感器的自身特性,它们测量的是自身坐标系下相对于起始点的相对位姿而不是全局坐标系下的绝对位姿,因此这些算法仍然会随着时间的推移而累积漂移。针对这一现象,本文提出了一种基于优化的多传感器融合方法,能够支持多种传感器（包括双目相机,激光雷达,惯性测量单元,GPS等）的融合。该融合方法的核心思想是通过双层优化策略构建出一个全局一致的位姿图,并在该图中集成了来自不同传感器的互补信息,因此得以实现高精度和全局无漂移的效果。首先,系统从各传感器的数据处理开始,包括从图像数据中恢复出相机的视觉结构、将IMU的惯性测量与视觉结构对齐并进行预积分处理、从激光雷达的点云数据中提取特征点并矫正点云的运动畸变、解析出GPS的笛卡尔坐标表示形式、以及通过初始化为运动估计提供所需的初始状态。然后,系统在局部估计层中并行运行视觉-惯性里程计和激光里程计两个线程来估计车辆的局部运动（相对姿态）。接着在全局优化层中通过引入GPS的绝对地理位置信息,校正局部估计层中的累积漂移。最后在执行全局优化时,通过位姿图优化进一步提高运动估计的精度并将位姿转换到全局坐标系下。本文进行了充分的公开数据集测试和真实环境中的实车试验,并作了详细的性能对比分析。首先在与单传感器算法进行性能对比时,通过9组KITTI数据集的测试,证明了融合算法的估计效果要优于单传感器算法。随后Eu Ro C室内数据集和HKUST室外数据集的测试结果表明,本方法的性能比当前常用的融合算法更好。最后通过校园环境和园区内的实车试验,评估了本方法的鲁棒性和实用性。最终的统计结果表明,本方法的平均平移误差为0.8045%,平均旋转误差为0.0043deg/m。
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