Angesichts der Probleme der traditionellen offenen Laser-Inertial-Odometriemessung (LIO) und der simultanen Lokalisierung und Kartierung (SLAM) im kombinierten LIO-SLAM-System in komplexen Innenumgebungen, wie der Sparsamkeit von Lasermerkmalen, dynamischen Verdeckungen und dem Rückgang der Positionsgenauigkeit, wird eine verbesserte Methode vorgeschlagen, die visuelle Odometrie integriert. Auf der Grundlage des beibehaltenen eng gekoppelten Laser-Inertial-Rahmens von LIO-SLAM wird ein dreidimensionaler Positions- und Kartierungsalgorithmus basierend auf ORB-Merkmalen (ORB-SLAM) als eigenständiges visuelles Odometriemodul eingeführt, das dem System hochfrequente und texturreiche visuelle Einschränkungen liefert. Durch eine adaptive Gewichtungs-Fusionsstrategie wird eine multiquellenoptimierung der Laser-, Inertial- und visuellen Beobachtungen erreicht, wodurch die Robustheit in Umgebungen mit schwachen geometrischen Einschränkungen, texturreichen aber komplexen Strukturen erhöht wird. Experimente wurden in mehreren typischen Innenräumen (Flure, offene Hallen und dynamische Menschenmengen) durchgeführt. Die Ergebnisse zeigen, dass der Gesamttrajektfehler auf 70 % des Originalsystems im Vergleich zum ursprünglichen LIO-SLAM gesenkt wurde. Die Studie bestätigt die Machbarkeit und Wirksamkeit der multimodalen visuell-laser-inertialen Fusion in komplexen Innenumgebungen und bietet neue Ansätze für hochpräzise autonome Innenlokalisierung und Kartierung.

autonome Innenlokalisierung;LIO-SLAM;ORB-SLAM;visuelle Odometriemessung;multisensorfusion