基于KITTI数据集的无人车单目惯性SLAM算法评估
2022-02-28分类号:TP391.41;U463.6
【部门】中国农业大学工学院 北京理工大学机械与车辆学院
【摘要】针对无人驾驶车辆在卫星信号缺失等特殊环境下的定位失败问题,通过分析视觉SLAM技术存在的问题及其在无人车领域的应用情况,以无人驾驶算法测试数据集KITTI作为数据源,进行了同步定位与建图(SLAM)算法评估。以主流视觉SLAM算法VINS-Fusion为测评对象,采用绝对位姿误差(APE)和运行时间作为评价指标,实现了多传感器融合模式及不同工况下的定位精度、算法效率测试,并进行误差结果分析。计算结果表明:基于VINS-Fusion算法的视觉SLAM技术绝对定位精度区间为0.2~15 m,为视觉SLAM技术在无人驾驶领域与其他硬件单元的集成应用效果提供了参考依据。
【关键词】无人车辆 同步定位与地图构建 惯性测量单元 视觉传感器
【基金】
【所属期刊栏目】实验技术与管理
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