文档名：基于多源定位的机器人导航地图融合研究
摘要：针对激光雷达(LiDAR)的传统建图方式在精度和地图完整性上存在不足的问题,提出一种以多源定位数据实现创建融合栅格地图的方法.利用误差状态卡尔曼滤波(ESKF)算法将惯性测量单元(IMU)与轮式编码器(WE)的融合数据中添加视觉里程计(VO)的位姿信息进行校正,并作为里程计输出.根据贝叶斯估计,将深度相机与激光雷达各自生成的局部栅格地图逐帧进行融合,生成全局地图.研究结果表明:融合地图与实际环境中的对应参考点在x与y方向的RMSE比传统方法分别下降了58.88％,56.19％,有效提高了地图的精度和丰富性.
作者：齐政光 艾长胜 耿敦洋 冯志全 郑加海 王相勇 Author：QIZhengguang AIChangsheng GENGDunyang FENGZhiquan ZHENGJiahai WANGXiangyong
作者单位：济南大学机械工程学院,山东济南250022济南大学信息科学与工程学院,山东济南250022临沂金利液压科技有限公司,山东临沂276023
刊名：传感器与微系统 ISTICPKU
Journal：TransducerandMicrosystemTechnologies
年，卷(期)：2023, 42(9)
分类号：TP242.6
关键词：激光雷达 视觉里程计 误差状态卡尔曼滤波 贝叶斯估计 即时定位与地图构建
Keywords：LiDAR visualodometer errorstateKalmanfiltering(ESKF) Bayesianestimation simultaneouslocalizationandmapping(SLAM)
机标分类号：TP242TP391.41P208
在线出版日期：2023年9月26日
基金项目：济南市自主创新团队项目，山东省重点扶持区域引进急需紧缺人才项目基于多源定位的机器人导航地图融合研究[
期刊论文] 传感器与微系统--2023, 42(9)齐政光 艾长胜 耿敦洋 冯志全 郑加海 王相勇针对激光雷达(LiDAR)的传统建图方式在精度和地图完整性上存在不足的问题,提出一种以多源定位数据实现创建融合栅格地图的方法.利用误差状态卡尔曼滤波(ESKF)算法将惯性测量单元(IMU)与轮式编码器(WE)的融合数据中添加视...参考文献和引证文献
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