作者：尹磊,彭建盛,江国来,欧勇盛 单位：中国科学院深圳先进技术研究院;科学出版社 出版：《集成技术》2019年第02期 页数：12页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJCJI2019020020 DOC编号：DOCJCJI2019020029 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《惯导-视觉SLAM技术综述》PDF+DOC 杨梦佳 《基于图优化的SLAM后端优化研究与发展》PDF+DOC2019年第01期 张洪华,刘璇,陈付豪,李文彬,张建华 《基于图像的相机定位技术综述》PDF+DOC2019年第02期 吴毅红 《基于图优化的二维激光SLAM研究》PDF+DOC2019年第04期 翁潇文,李迪,柳俊城 《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 《基于体感传感器的室内机器人定位研究》PDF+DOC2012年第08期 贺白羽,蒋蓁 《基于高斯牛顿的局部优化SLAM系统》PDF+DOC2018年第03期 郝亚东,张奇志,周亚丽 《基于RGB-D相机的SLAM技术研究综述》PDF+DOC2019年第07期 陈世浪,吴俊君 《移动机器人同步定位与地图构建研究进展》PDF+DOC2005年第04期 张恒,樊晓平,刘艳丽 《移动机器人未知环境地图构建仿真平台》PDF+DOC2007年第13期 刘保龙,何波,王永清,鞠纯纯

    • 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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