一种融合激光和深度视觉传感器的SLAM地图创建方法

发布时间：2017-10-14 06:37

  本文关键词：一种融合激光和深度视觉传感器的SLAM地图创建方法

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【摘要】：针对移动机器人的不确定复杂环境,一般采用单一传感器进行同时定位和地图创建(SLAM)存在精度较低,并且易受干扰、可靠性不足等问题,提出一种基于Bayes方法的激光传感器和RGB-D传感器的信息融合SLAM方法。利用Bayes方法通过概率启发式模型提取光束投影到栅格地图单元,充分利用激光与视觉信息中的冗余信息,提取一致性特征信息,并进行特征级的信息融合;在地图更新阶段,提出一种融合激光传感器和视觉传感器的贝叶斯估计方法,对栅格地图进行更新。在使用ROS(移动机器人操作系统)的实验平台上的实验表明,多传感器信息融合可以有效提高SLAM的准确度和鲁棒性。
【作者单位】： 重庆邮电大学信息无障碍工程研发中心;
【关键词】： 贝叶斯 地图创建 深度视觉 多传感器融合 导航
【基金】：科技部国际合作资助项目(2010DFA12160) 重庆市科技攻关资助项目(CSTC2010AA2055)
【分类号】：TP242
【正文快照】： 同时定位和地图创建(simultaneous localization and map-ping,SLAM)是移动机器人在解决未知环境中的探索、侦查、导航等各项问题的基础和关键。机器人根据自身携带的传感器获取观测信息创建环境地图,同时根据部分已创建地图估计机器人的位姿[1]。自从Smith等人提出该问题的概

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