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摘要
针对移动机器人采用单一传感器在未知环境下进行地图构建时,存在建图误差大,鲁棒性差的问题,提出一种将激光雷达和深度相机信息融合的同步定位与建图(SLAM)方法.首先利用扩展卡尔曼滤波器将移动机器人的深度视觉信息与激光雷达信息相融合,再利用贝叶斯估计的方法将深度相机与激光雷达分别生成的地图进行二次融合,并在构建地图时采用基于图优化的地图构建算法,充分利用多传感器对于目标的冗余信息,提取目标的一致性描述信息,提高构建地图的准确性.在实际环境中,通过机器人平台进行实验,验证了该方法的可靠性,实验表明通过多传感器信息融合构建的地图更接近于实际环境,并有效提高了SLAM的鲁棒性.
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