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基于多传感器融合的即时定位与地图构建方法研究
在没有GPS信号情况下,同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）能够出色的完成在未知环境中的地图构建和自主导航。
传感器
目前对于未知环境的SLAM主要有基于激光雷达、相机、超声波、无人机倾斜摄影、惯性测量单元（Inertial measurement unit,IMU）以及里程计等传感器的方法,但使用单一传感器进行未知环境的SLAM都存在一定的局限性,如激光雷达SLAM的全局定位能力差,视觉SLAM精度易受光照条件影响,而基于多传感器融合的SLAM可以从硬件结构上充分利用各种传感器的优势,弥补了使用单一传感器的不足,进一步提高了SLAM自主导航的定位导航精度以及鲁棒性。更多详情骁锐科技
本文从多传感器组合方式出发,首先介绍了目前主流的多传感器组合方式,包括视觉和惯导融合的SLAM、激光和惯导融合的SLAM、激光和视觉融合的SLAM以及毫米波和激光融合的SLAM等,然后根据多传感器融合SLAM的研究现状,总结了多传感器融合SLAM所面临的关键问题,主要包括多传感器联合外部标定和多传感器数据融合方法,并探讨了相应的解决方案,最后对多传感器融合SLAM自主导航的发展趋势进行展望。
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