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摘要
激光雷达和视觉传感是目前两种主要的服务机器人定位与导航技术,但现有的低成本激光雷达定位精度较低且无法实现大范围闭环检测,而单独采用视觉手段构建的特征地图又不适用于导航应用。因此,该文以配备低成本激光雷达与视觉传感器的室内机器人为研究对象,提出了一种激光和视觉相结合的定位与导航建图方法:通过融合激光点云数据与图像特征点数据,采用基于稀疏姿态调整的优化方法,对机器人位姿进行优化。同时,采用基于视觉特征的词袋模型进行闭环检测,并进一步优化基于激光点云的栅格地图。真实场景下的实验结果表明,相比于单一的激光或视觉定位建图方法,基于多传感器数据融合的方法定位精度更高,并有效地解决了闭环检测问题。
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