基于视觉的机器人自主定位与导航系统都是利用点特征进行工作,但在弱纹理环境中,无法提取充足的点特征,系统的精度与鲁棒性就会下降。为此,提出了一种弱纹理环境下的视觉惯性里程计优化方法。将点线特征融合,相对于点特征,线特征在弱纹理环境下有较强的鲁棒性,可提供更多的环境几何结构信息,有利于三维地图的构建。为了提高精度,使用紧耦合的方式将相机与IMU采集到的数据融合。利用滑动窗口算法,将IMU预积分后的误差与点线重投影误差,在滑动窗口中用最小化误差函数的方式进行优化。通过EuRoc数据集,将优化后的系统与VINS-Mono系统进行比较。经测试,不同场景中的几组数据的绝对轨迹误差都很小,且均方根误差下降3%左右。验证了算法的精度与鲁棒性。

首先分析了GPS导航与惯性导航各自的优缺点,阐述了GPS/惯导组合导航系统的先进性,其次介绍了众多组合模式中的利用伪距和伪距率信息的紧耦合组合模式,最后基于微处理器从软硬件两方面对组合导航系统进行了设计。