控制工程

作者：瞿广辉, 魏国亮, 蔡洁

单位：上海理工大学a. 光电信息与计算机工程学院；b. 管理学院；c. 理学院，上海200093

关键词：SLAM；多传感器融合；状态估计；非线性优化

针对视觉惯性同时定位与建图(simultaneous localization and mapping, SLAM)系统容易受累积误差影响的问题，提出了一种基于视觉、惯性测量单元和实时动态载波相位差分技术（即RTK）的紧耦合SLAM系统——鲁棒视觉惯性导航系统(robust visual-inertial navigation system, RVINS)，通过RTK的绝对定位消除累积误差。RVINS参考全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)-视觉惯性导航系统(GNSS-visual-inertial navigation system, GVINS)的框架，在视觉惯性导航的基础上，通过多普勒频移计算视觉惯性的局部坐标系与RTK的全局坐标系之间的外参，从而完成系统的初始化；初始化完成后，通过紧耦合的方式构建视觉、惯性测量单元和RTK的联合优化函数进行后端优化，得到最优的位姿估计。实验利用GVINS数据集对RVINS进行测试。实验结果表明，在RTK有效的情况下，RVINS的定位精度能够达到厘米级；在RTK失效的情况下，RVINS会退化为视觉惯性SLAM系统，具有较高的鲁棒性。

来源：2026年第4期

《控制工程》期刊编辑部

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