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78动机器人多传感器定位合的SLAM建图
移动机器人多传感器定位融合的SLAM建图鄢
SLAMMappingBasedonMulti-sensorLocalizationFusionforMobileRobots
冯金华袁博朱福民上海海事大学物流工程学院袁上海20306冤
摘要院移动机器人仅依赖于轮式里程计进行定位时袁常易积累误差并受到环境干扰袁导致其建图效果并不理想遥二维激
光雷达在移动机器人中的运用也显示出明显的局限性袁无法全面准确地获取间信息及定位遥为了提升建图和定位的准确
性以及效率袁机器人需要利用更多类型和更先进的传感器技术遥引入视觉惯性里程计VIO冤到SLAM方案中袁能帮助机器人
获取更精准的姿态信息袁从而提升自主定位和地图构建的能力遥此外袁多个传感器信息的融合可以解决单一传感器带来的
误差和不确定性问题袁进一步提升定位和运动的精度遥
关键词院移动机器人曰数据融合曰SLAM曰建图
Abstract:Inordertoimprovetheaccuracyandefficiencyofmappingandpositioning,robotsneedtoutilizemore
typesandmoreadvancedsensortechnologies.Theintroductionofvisual-inertialodometry(VIO)intotheSLAMsolutioncan
helptherobotobtainmoreaccurateattitudeinformation,therebyimprovingtheabilityofautonomouspositioningandmap
construction.Inaddition,thefusionofmultiplesensorinformationcansolvetheerroranduncertaintyproblemscausedbya
singlesensor,andfurtherimprovetheaccuracyofpositioningandmovement.
Keywords:mobilerobot,datafusion,SLAM,mapping
为实现动机器人在复杂环境中执行任务的有效性袁动
咱暂
机器人需要具备自主定位及地图构建的能力遥这一需求催生
了SLAM渊同时定位与地图构建冤技术的发展遥当前研究面临的
一大挑战就是如何确保动机器人在各种环境中都能实现高精
咱2原3暂
度定位和建图遥视觉惯性里程计渊VIO冤在动机器人的定位
和建图方面显现出巨大的潜能遥VIO能同时提供视觉和惯性信
息袁从而实现更全面尧更精确的环境感知和姿态估计遥通过合
多传感器信息袁进一步提升动机器人的定位精度和运动精度袁
本文旨在通过将VIO入SLAM方案袁借助其优秀的姿态估计图双目相机左尧右目标定后重投影误差
咱4暂
能力袁以提高动机器人的定位精度和建图效率遥态下定位追踪极易丢失遥虽然轮式里程计能为激光SLAM提供
员视觉惯性里程计实现咱6暂
短期运动预测袁但也不是在任何情况下都可靠的遥对于在三维
.IMU标定空间工作的视觉SLAM来说袁提供二
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