为有效解决单一传感器同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping, SLAM)定位精度低、障碍物识别不全问题,提出一种多传感器融合的SLAM方法。通过将RGB-D相机采集的点云进行降采样、滤波处理,极大降低算法的计算量。利...为有效解决单一传感器同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping, SLAM)定位精度低、障碍物识别不全问题,提出一种多传感器融合的SLAM方法。通过将RGB-D相机采集的点云进行降采样、滤波处理,极大降低算法的计算量。利用点云库对激光点云和降采样RGB-D相机点云进行融合,融合的点云利用PL-ICP完成点云配准,提高对外部环境的准确识别。利用扩展卡尔曼滤波融合IMU和轮式里程计与点云进行位姿匹配,保证定位的精度。实验结果表明,该方法可以有效提高对室内建图和导航的精度。展开更多
文摘为有效解决单一传感器同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping, SLAM)定位精度低、障碍物识别不全问题,提出一种多传感器融合的SLAM方法。通过将RGB-D相机采集的点云进行降采样、滤波处理,极大降低算法的计算量。利用点云库对激光点云和降采样RGB-D相机点云进行融合,融合的点云利用PL-ICP完成点云配准,提高对外部环境的准确识别。利用扩展卡尔曼滤波融合IMU和轮式里程计与点云进行位姿匹配,保证定位的精度。实验结果表明,该方法可以有效提高对室内建图和导航的精度。
