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题名基于点线特征与多惯性测量单元融合的SLAM算法
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作者
张弼泽
潘龙飞
侯勇胜
樊渊
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机构
安徽大学电气工程与自动化学院
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出处
《计算机应用》
北大核心
2025年第S1期309-316,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61973002)
安徽省科技创新攻坚计划项目(202423i08050033)。
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文摘
在移动机器人和无人驾驶技术中,准确且高效的同时定位与地图构建(SLAM)算法至关重要。针对现有SLAM算法在处理复杂环境和动态场景时面临的精度和鲁棒性不足等问题,提出一种基于点线特征与多惯性测量单元(IMU)融合的SLAM算法。该算法利用多IMU融合技术从环境中提取点和线特征,这些几何特征能提供丰富的环境信息,有助于构建更详细和准确的地图。在点线特征提取过程中,采用基于优化的特征匹配算法确保特征提取的准确性和稳定性。此外,通过多IMU融合技术增强系统的运动估计能力。多IMU融合不仅能提高单一IMU在高动态环境下的鲁棒性,还能通过优化的传感器数据融合算法提供更精确的位姿估计。实验在多种典型的室内和室外环境(包括静态和动态场景)中进行。与传统算法相比,所提算法在复杂环境中的表现更优越,能有效应对环境中的变化和噪声干扰,在定位精度、建图质量以及实时性方面均有明显提升。
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关键词
同时定位与建图
点线特征
多惯性测量单元融合
自主导航
图优化
传感器融合
激光雷达
视觉传感器
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Keywords
Simultaneous Localization And Mapping(SLAM)
point-line feature
multi-Inertial Measurement Unit(IMU)fusion
autonomous navigation
graph optimization
sensor fusion
Light Detection And Ranging(LiDAR)
visual sensor
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分类号
TP242.6
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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