SJTU-ViSYS/Ground-Fusion

解决的问题

Ground-Fusion 解决了使用低成本传感器实现地面车辆可靠定位与建图的挑战。它特别针对“边缘情况”——即单个传感器失效或性能下降的情况，例如视觉挑战（光照不良或无纹理区域）、轮式里程计滑移，或GNSS信号丢失/干扰——这些情况常常导致标准SLAM系统失效。

工作原理

该系统使用因子图（factor graph）紧密融合来自四种不同传感器源的数据：RGB-D图像、惯性测量（IMU）、轮式里程计和GNSS信号。为保持鲁棒性，系统采用三种关键策略：

1. 自适应初始化：使用三种不同的初始化方法（静止、视觉、动态）确保无论车辆初始状态如何，系统都能正确启动。
2. 异常检测：包含检测特定传感器提供劣化或错误数据的机制，并处理这些异常，防止其污染定位估计。
3. 稠密建图：提供环境的实时稠密彩色地图。

适用对象

本项目专为需要在多样化的室内外环境中实现高精度、实时定位与建图，且不依赖昂贵激光雷达传感器的机器人研究人员和开发者设计。

主要亮点

• 无激光雷达SLAM：无需昂贵的激光雷达硬件即可实现顶尖性能。
• 多传感器融合：紧密集成RGB-D、IMU、轮式里程计和GNSS。
• 对边缘情况的鲁棒性：专门设计用于应对传感器退化和异常情况。
• 全面的基准测试：配套提供开源数据集（M2DGR、M2DGR-plus 和 Ground-Challenge）用于验证。