仪器仪表学报

作者：徐启敏，姚钰欢，赵鑫，胡悦

单位：徐启敏,东南大学仪器科学与工程学院南京210046,,姚钰欢,东南大学仪器科学与工程学院南京210046,,赵鑫,东南大学仪器科学与工程学院南京210046,,胡悦,国防科技大学第六十三研究所南京210046,hyfut@163.com,

关键词：紧耦合里程计;动态干扰;扩展描述子;多源传感器融合

基金：国家重点研发计划（2022YFB3904404）项目资助

针对城市环境中动态干扰导致的激光雷达同步定位与地图构建（LiDARSLAM）定位精度下降问题，提出了一种基于LiDAR/IMU/UWB紧耦合的多源融合SLAM方法，旨在提升系统在动态干扰下的鲁棒性与定位精度。在里程计环节，构建了深度融合惯性测量单元（IMU）预积分和多基站超宽带（UWB）距离观测的因子图框架，其中IMU提供高频运动先验，补偿点云畸变，UWB通过无累积误差的绝对测距引入稳定外部约束，可有效抑制激光雷达（LiDAR）在动态环境下的累积误差，显著提升了在动态干扰场景下的位姿估计鲁棒性。此外，在回环检测与全局优化环节，设计了一种结合UWB信息的扩展描述子，将点云几何特征与UWB绝对测距及信号强度信息进行编码融合，形成区分度更强的场景表征。基于该描述子，采用“粗检索-精验证”两级回环检测策略：先利用UWB信息快速筛选候选回环帧，再经点云描述子几何验证，有效提高了动态与同质化环境下的回环检测准确性。检测到回环后，将UWB历史信息与点云约束共同纳入全局因子图进行协同优化，进一步提升轨迹一致性与地图闭合精度。在真实城市动态场景数据集上的实验表明，所提方法相比FAST-LIO2、MR-ULINS等方法，能显著降低绝对轨迹误差（ATE）。同时，UWB辅助的回环检测机制在查准率-查全率曲线上表现更优，有效减少了动态鬼影与误匹配，验证了该方法在城市动态环境中的有效性和优越性。

来源：2025年第12期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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