基于置信因子的无人机地下空间多模态鲁棒定位方法

本发明公开了一种基于置信因子的无人机地下空间多模态鲁棒定位方法，包括前端和后端两个阶段，在前端阶段中，对相机、激光雷达和I MU的测量数据进行预处理，提取点线特征进行自适应视觉/惯性/激光雷达初始化；在后端阶段中，构建I MU测量残差、激光雷达边缘‑平面残差、视觉点‑线残差和曼哈顿结构约束残差；设计自适应置信因子，通过视觉特征跟踪次数和激光雷达点云中参考特征与变换后特征的差异来评估相机和激光雷达的退化程度；根据各传感器的权重，构建渐近非凸性因子图优化函数，根据各传感器的退化程度权重实现位姿优化的动态调整，得到定位结果，提高地下空间无人机的定位精度和鲁棒性。