为提高基于激光雷达的同步定位和建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)精度,提出一种基于因子图的高效率、高精度的激光雷达SLAM框架。采用一种基于滑动窗口的因子图方法,将当前帧进行帧间匹配得到相对位姿,按照一定规则...为提高基于激光雷达的同步定位和建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)精度,提出一种基于因子图的高效率、高精度的激光雷达SLAM框架。采用一种基于滑动窗口的因子图方法,将当前帧进行帧间匹配得到相对位姿,按照一定规则选出关键帧,将关键帧与全局地图进行匹配得到绝对位姿;构建一个因子图,将得到的连续帧之间的相对位姿与关键帧的绝对位姿作为优化因子,机器人的位姿作为状态节点放入因子图中进行位姿优化,得到高频率的机器人位姿以及全局一致的环境地图。结果表明:该算法能够减小误差的累积,具有更高的定位精度。展开更多
文摘为提高基于激光雷达的同步定位和建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)精度,提出一种基于因子图的高效率、高精度的激光雷达SLAM框架。采用一种基于滑动窗口的因子图方法,将当前帧进行帧间匹配得到相对位姿,按照一定规则选出关键帧,将关键帧与全局地图进行匹配得到绝对位姿;构建一个因子图,将得到的连续帧之间的相对位姿与关键帧的绝对位姿作为优化因子,机器人的位姿作为状态节点放入因子图中进行位姿优化,得到高频率的机器人位姿以及全局一致的环境地图。结果表明:该算法能够减小误差的累积,具有更高的定位精度。
