一种基于改进光流法的视觉惯性状态估计器

摘要

自主导航是实现机器人智能自主化的关键技术.针对传统视觉slam难以适应复杂光照变化的问题,提出一种基于改进光流法的视觉惯性状态估计器.该系统融合了丰富的图像信息和IMU的数据,能较好的解决视觉传感器因光敏性造成的定位丢失问题,同时丰富的图像信息能在一定程度上解决IMU累计误差的缺点.我们参考经典的前端结合后端优化的方案,采用基于优化的后端优化前端运动轨迹.最后使用EVO评估运动轨迹误差.仿真结果表明,该系统能较好的跟踪相机运动,得到较为准确的运动轨迹.