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摘要
针对掘进装备机器人化和精确定位需求，考虑纯视觉定位方案在巷道环境中效果不佳问题和多传感器测量优势，研究了深度视觉、惯性和里程计信息融合的掘进机器人定位方法。首先利用深度视觉即时定位与地图构建技术、惯性传感器测量技术和里程计测量技术，分别获取机身位姿信息。然后应用扩展卡尔曼滤波原理，建立位姿信息融合的预测和更新模型。最后构建基于机器人操作系统的多源信息融合定位模块，实现信息的发布和订阅，并通过搭建仿真环境进行实验验证。误差评估结果表明，相对于单一视觉定位方案，多源信息融合后的绝对位姿误差及相关误差指标均得到了降低。该融合定位方法能够较好地满足掘进机器人的精确定位需求。
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单位中国矿业大学（北京）; 煤炭资源与安全开采国家重点实验室
