文章摘要:视觉/LiDAR里程计可以根据传感器数据对无人车在多个自由度上运动的过程进行估计，是无人车定位建图系统的重要组成部分。本文提出了一种使用视觉、LiDAR和IMU进行信息融合的里程计，支持多种运行模式和初始化方式。前端部分采用了改进后的ICP CUDA算法进行激光点云配准，利用光流法对视觉特征进行跟踪，并利用激光点云数据对视觉特征的深度进行估计。后端部分采用了基于滑动窗口的图优化模型，并为视觉和LiDAR关键帧创建状态节点，以前端结果作为量测，将相邻状态节点通过预积分因子关联。本方案实验结果表明：在城市场景系统平均相对位移精度为0.2%～0.5%，系统全量传感器运行模式（VLIO模式）整体要比关闭视觉的模式（LIO模式）和关闭LiDAR的模式（VIO模式）精度高。本文提出的方法对于提高无人车定位建图系统的精度有着积极意义。

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论文分类号:TN958;TP391.41;U463.6

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