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基于RGBD相机和IMU的机器人里程计方法

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文章提出了一种基于RGBD相机和惯性测量单元(Inertial Measurement Unit，IMU)数据融合的视觉同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping，SLAM)系统。利用RGBD相机的深度数据进行初始化和视觉惯性里程计(Visual-Inertial Odometry，VIO)计算，可以解决单目视觉惯性里程计初始化困难的问题，并提高系统在光照变化环境下的精度和鲁棒性。在机器人平台上进行室内走廊的实验，实验结果表明该算法的初始化速度要优于VINS-Mono方法，并且有效提高了移动机器人自主定位的精度。

刘昊洋、林俊杰

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长安大学工程机械学院,陕西西安 710064

SLAM 传感器融合 位姿估计 室内机器人定位 RGBD传感器

2024

大众科技
中国科技开发院广西分院

大众科技

影响因子：0.329
ISSN：1008-1151
年,卷(期)：2024.26(2)
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