基于轮式里程计的全景惯性SLAM系统初始化

提出一种基于轮式里程计的全景惯性SLAM（simultaneouslocalizationandmapping）初始化方法,用于地面测量系统、地面移动机器人中。在地面载体下,单目视觉惯性SLAM由于常加速或者纯旋转运动会出现退化问题,导致无法正常估计视觉尺度而造成系统初始化失败,而引入轮式里程计可以解决这一问题。首先,基于轮式里程计的双轮差速模型推导了两个视觉帧之间的轮式里程计旋转平移的预积分模型;其次,提出一个系统初始化方法,先分步初始化视觉尺度和IMU（inertialmeasurementunit）参数,再将全景相机、IMU、轮式里程计的观测值进行联合法平差得到精化后的初始化参数。实验结果表明,该算法能够得到较高精度的尺度信息,完成全景惯性SLAM系统的初始化流程。