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移动机器人多传感器定位融合的SLAM建图

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移动机器人仅依赖于轮式里程计进行定位时,常易积累误差并受到环境干扰,导致其建图效果并不理想.二维激光雷达在移动机器人中的运用也显示出明显的局限性,无法全面准确地获取空间信息及定位.为了提升建图和定位的准确性以及效率,机器人需要利用更多类型和更先进的传感器技术.引入视觉惯性里程计(VIO)到SLAM方案中,能帮助机器人获取更精准的姿态信息,从而提升自主定位和地图构建的能力.此外,多个传感器信息的融合可以解决单一传感器带来的误差和不确定性问题,进一步提升定位和运动的精度.
SLAM Mapping Based on Multi-sensor Localization Fusion for Mobile Robots
In order to improve the accuracy and efficiency of mapping and positioning,robots need to utilize more types and more advanced sensor technologies.The introduction of visual-inertial odometry(VIO)into the SLAM solution can help the robot obtain more accurate attitude information,thereby improving the ability of autonomous positioning and map construction.In addition,the fusion of multiple sensor information can solve the error and uncertainty problems caused by a single sensor,and further improve the accuracy of positioning and movement.

mobile robotdata fusionSLAMmapping

冯金华、袁博、朱福民

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上海海事大学物流工程学院,上海 201306

移动机器人 数据融合 SLAM 建图

上海市"科技创新行动计划"社会发展科技攻关项目

22dz1204100

2024

工业控制计算机
中国计算机学会工业控制计算机专业委员会 江苏省计算技术研究所有限责任公司

工业控制计算机

影响因子:0.258
ISSN:1001-182X
年,卷(期):2024.37(3)
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