作者：刘明芹,张晓光,徐桂云,李宗周 单位：华北计算技术研究所 出版：《计算机工程与应用》2020年第18期 页数：11页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJSGG2020180040 DOC编号：DOCJSGG2020180049 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《一种融合视觉与激光的定位方法研究》PDF+DOC2018年第27期 杜万和 《室内定位技术在变电检修中的应用》PDF+DOC2018年第18期 李振华,吴敏敏 《机器人激光扫描系统现场标定技术》PDF+DOC2014年第12期 任永杰,尹仕斌,邾继贵,杨守瑞,叶声华 《多视角几何Rao-Blackwellised SLAM 算法》PDF+DOC2015年第07期 弋英民,黄莹 《扫地机器人增强位姿融合的Cartographer算法及系统实现》PDF+DOC 张亮,刘智宇,曹晶瑛,沈沛意,蒋得志,梅林,朱光明,苗启广 《基于视觉传感器的移动机器人定位算法》PDF+DOC2019年第06期 张一博,马磊 《基于图像的相机定位技术综述》PDF+DOC2019年第02期 吴毅红 《基于直接法的视觉同时定位与地图构建技术综述》PDF+DOC2019年第04期 潘林豪,田福庆,应文健,邱千钧 《基于扫描匹配预处理的即时定位与地图创建》PDF+DOC2009年第33期 温安邦,吴怀宇,赵季 《室内环境下结合里程计的双目视觉SLAM研究》PDF+DOC2009年第04期 王晓华,傅卫平,苏立

    • 从主要依据的输入传感器信号入手，将目前单机器人SLAM技术分为基于距离传感器和基于视觉传感器两大类，从起源、发展、最新技术及应用分别对这两类SLAM技术做了发展历程分析。总结了现有主流技术的研究框架，对基于距离传感器的主流技术EKF-SLAM、PF-SLAM、Fast SLAM的研究内容，基于视觉传感器的主流技术特征法、直接法、RGB-D SLAM、深度学习SLAM的研究内容进行综述，总结了每种技术的运行机制、优缺点和适宜场景，并预测SLAM技术的未来发展方向。

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