复旦大学数字信号处理与传输实验室专利“鲁棒的激光-视觉-惯性融合SLAM方法”获得授权

ABSTRACT：本发明提供一种鲁棒的激光‑视觉‑惯性融合SLAM方法，该方法通过联合初始化雷达惯性系统与视觉惯性系统提高了退化场景下系统初始化的速度和鲁棒性，关联融合激光深度特征与视觉纹理特征实现了退化场景下的特征增强，通过基于序贯概率比检验的CUSUM控制图进行退化检测并引入退化权值对里前端程计做退化鲁棒增强，实现高置信度、低时延、高鲁棒性的退化检测与处理，最后全局优化多传感器约束输出激光‑视觉‑惯性里程计。通过本发明的方法，能够很好地克服在多种退化场景中现有的无退化鲁棒性增强方案的SLAM算法的性能劣化的问题，实现退化场景下的高鲁棒性、高精度的实时状态估计与建图。

专利作者：李佳玮，冯辉，胡波

授权公告号：CN117782050B