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基于多傳感器融合的即時定位與地圖構建方法研究
在沒有GPS信號情況下,同時定位與地圖構建（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）能夠出色的完成在未知環境中的地圖構建和自主導航。
傳感器
目前對于未知環境的SLAM主要有基于激光雷達、相機、超聲波、無人機傾斜攝影、慣性測量單元（Inertial measurement unit,IMU）以及里程計等傳感器的方法,但使用單一傳感器進行未知環境的SLAM都存在一定的局限性,如激光雷達SLAM的全局定位能力差,視覺SLAM精度易受光照條件影響,而基于多傳感器融合的SLAM可以從硬件結構上充分利用各種傳感器的優勢,彌補了使用單一傳感器的不足,進一步提高了SLAM自主導航的定位導航精度以及魯棒性。更多詳情驍銳科技
本文從多傳感器組合方式出發,首先介紹了目前主流的多傳感器組合方式,包括視覺和慣導融合的SLAM、激光和慣導融合的SLAM、激光和視覺融合的SLAM以及毫米波和激光融合的SLAM等,然后根據多傳感器融合SLAM的研究現狀,總結了多傳感器融合SLAM所面臨的關鍵問題,主要包括多傳感器聯合外部標定和多傳感器數據融合方法,并探討了相應的解決方案,最后對多傳感器融合SLAM自主導航的發展趨勢進行展望。
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