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摘要
通过对激光SLAM和视觉SLAM的分别分析,得知基于单一视觉信息的同时定位与建图系统在图像像素不高、运动过快和特征缺失的情况下存在鲁棒性差、精度低甚至建图失败的问题;在具有镂空障碍物的环境下,单依靠激光传感器进行移动机器人的定位与建图无法建立障碍物模型。针对单一传感器进行定位和建图存在的问题,提出了一种融合激光和视觉信息的SLAM方法。首先,在只有激光信息的情况下,通过Rao-Blackwellized粒子滤波的方法得到优化后的位姿估计;然后,通过Kinect相机获得三维数据信息并进行图像匹配和点云的拼接,再提取激光和视觉信息中一致性特征并进行融合;最后,使用融合后的特征信息基于贝叶斯方法对栅格地图进行更新,得到更为精确的地图以及自身的定位。在现实的场景中进行实验,可以看出数据融合后的SLAM能更好地反应真实的场景,更加符合在未知环境下服务机器人的要求。
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单位上海大学; 自动化学院
