适用于复杂山地环境的自适应无人车位姿估计方法及装置

本发明提供一种适用于复杂山地环境的自适应无人车位姿估计方法。该无人车位姿估计方法包括：首先利用车载传感器，包括惯性测量单元IMU和相机，实时采集车辆的运动和视觉数据。其次采集到的相机图像和IMU数据需经过光照校正、阴影去除和地形起伏补偿等预处理，以消除噪声和异常值。然后在图像序列中检测并提取关键特征点，并在连续帧之间跟踪这些特征点，以获取无人车的运动信息。利用跟踪到的特征点对，进行初步的相机位姿估计。最后将IMU数据与相机位姿估计结果相结合，采用重校准的迭代扩展卡尔曼滤波RIEKF算法进行多模态数据融合，得出位姿估计。本发明旨在能够适应不同的运动条件和环境变化，自动调整算法参数以保持最优的位姿估计性能。