Debido a los problemas que enfrenta el LIO-SLAM, que combina el odómetro inercial láser abierto tradicional (LIO) y la localización y mapeo simultáneos (SLAM), en entornos interiores complejos, como la escasez de características láser, oclusiones dinámicas y disminución de la precisión en la localización, se propone un método mejorado que integra el odómetro visual. Manteniendo el marco de acoplamiento estrecho láser-inercial de LIO-SLAM, se introduce un algoritmo de posicionamiento y construcción de mapas 3D basado en características ORB (ORB-SLAM) como un módulo de odometría visual independiente, proporcionando al sistema información de restricciones visuales con alta frecuencia y rica en texturas. Mediante una estrategia de fusión de pesos adaptativos, se realiza una optimización multi-fuente de las observaciones láser, inerciales y visuales, reforzando la robustez en entornos con restricciones geométricas débiles, texturas ricas pero estructuras complejas. Se realizaron experimentos en varios escenarios interiores típicos (pasillos, vestíbulos abiertos y entornos con multitudes dinámicas). Los resultados muestran que el error total de la trayectoria se redujo al 70% del sistema original en comparación con el LIO-SLAM original. El estudio valida la viabilidad y efectividad de la fusión multimodal visual-láser-inercial en entornos interiores complejos, proporcionando nuevas ideas para la localización autónoma y construcción de mapas interiores de alta precisión.

localización autónoma interior;LIO-SLAM;ORB-SLAM;odometría visual;fusión multisensorial