23、基于多传感器的SLAM技术详解

基于多传感器的SLAM技术详解

在机器人的同时定位与地图构建（SLAM）领域，多传感器融合技术至关重要。它能够综合不同传感器的优势，提升机器人的定位和建图精度。本文将详细介绍惯性测量单元（IMU）校准、LiDAR与IMU外参校准、差分轮式移动机器人运动学里程计模型以及基于卡尔曼滤波的多传感器融合等关键技术。

1. 惯性测量单元（IMU）校准

IMU中的加速度计和陀螺仪在测量过程中会受到系统误差和随机误差的影响，因此需要进行校准。

1.1 系统误差校准

系统误差校准主要针对加速度计和陀螺仪的零点偏置。校准后的零点偏置 (b_a) 和 (b_g) 通过离线方法获得，与测量模型中的 (b_{ak}) 和 (b_{gk}) 不同。实际的零点偏置会随传感器温度和电压等外部因素不断变化，因此在移动机器人的位姿估计过程中，需要基于 (b_a) 和 (b_g) 实时估计 (b_{ak}) 和 (b_{gk})。

以下是BMI055传感器的系统误差校准结果：
| 传感器 | x轴 | y轴 | z轴 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 加速度计（(m/s^2)） | 0.080551 | 0.119632 | -0.340042 |
| 陀螺仪（(rad/s)） | -0.0032665 | -0.0044932 | 0.0010749 |
| 加速度计比例因子 | 1.01807 | 1.01469 | 1.00625 |
| 陀螺仪比例因子 | 0.99514 | 1.00125 | 0.99586 |

1.2 随机误差校准