多视角视觉-惯性融合的车间AGV精确导航方法

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作   者：

王鑫;  李耕宇;  曾子铭;  高焕兵;  张吟龙; 

作者机构：

沈阳建筑大学电气与控制工程学院; 

关键词：

导航;  多视角;  全局一致;  视觉-惯性融合;  AGV(自动导引运输车);  二维码; 

期刊名称：

机器人

i s s n：

年卷期：

2024 年 004 期

页   码：

476-487

摘   要：

以实现车间AGV精确导航为目标,针对视觉-惯性融合定位方法存在的缺少绝对位姿、绝对尺度估计不准确、累积误差大等问题,提出一种多视角视觉-惯性紧耦合的实时定位方法.首先为了建立全局参考坐标系,实现长期漂移校正,设计了一种具有全局一致性的视觉-惯性融合AGV导航框架.然后针对视觉-惯性融合初始化过程中的尺度估计不准问题,提出多视角相机与IMU(惯性测量单元)联合初始化方法,通过最大后验概率模型得到更精准的初始化参数.针对跟踪估计部分存在的误差累积和惯性偏差漂移问题,提出二维码位姿修正模型,对部分关键帧进行周期性补偿.针对优化建图部分存在的位姿优化易陷入局部极值问题,提出位姿约束优化模型,提高AGV定位精度.搭建了车间AGV导航平台上对本文方法进行了验证,并与当前最先进的视觉-惯性导航方法进行比对,结果表明本文方法的时间效率与定位精度均明显优于对比方法;平移的均方根误差小于50 mm,旋转的均方根误差小于2?.