多传感器融合SLAM研究综述 目录 1.内容简述...2 1.1SLAM问题的概述和重要性...3 1.2多传感器融合的优势...4 1.3文档结构...6 2.传感器技术...6 2.1视觉传感器...
多传感器融合技术通过整合不同模态的传感器数据,包括激光雷达(LiDAR)、视觉摄像头、雷达和全球定位系统(GPS)等,显著增强了对应能力。该综述旨在全面回顾多传感器融合在SLAM中的进展,关注融合方法的技术创新、所使用的关键算法、存在的挑战以及未来的研究方向。通过详尽介绍多传感器数据的高效融合技术,本综述揭示了其在提升...
●通用高效传感器融合策略:当前先进的融合框架算法通常针对特定平台设计,这导致它们难以在具有相似传感器的其他平台上部署。为了实现通用性和高效性,亟需研发一种灵活多变且高效的融合框架,使其能够适应不同平台的需求和配置。 ●深度学习在SLAM中的应...
多传感器融合 M SLAM 研究综述目录1. 内容简述...21.1 SLAM 问题的概述和重要性...31.2 多传感器融合的优势...41.3 文档结构...62. 传感器技术...62.1 视觉传感器...
使用最流行的三种类型传感器(例如视觉传感器、LiDAR传感器和 IMU)的多传感器融合在SLAM中变得无处不在,部分原因是互补的传感能力和不可避免的缺陷(例如低精度和长距离测量)。独立传感器在具有挑战性的环境中的术语漂移)。在本文中,我们全面调查了该领域的研究工作,并努力对相关工作提供简洁而完整的回顾。首先,简要介绍...
本文试图对自主移动机器人进行全面综述,涵盖传感器类型、移动机器人平台、仿真工具、路径规划和跟踪、传感器融合方法、障碍回避和SLAM等主题。论文的出发点主要有两方面。首先,自主导航领域发展很快,因此定期撰写综述对于让研究界充分了解该领域的现状至关重要。第二,深度学习方法已经彻底改变了包括自主导航在内的许多领域。
近年来,同步定位与建图(SLAM)技术在自动驾驶、智能机器人、增强现实(AR)、虚拟现实(VR)等领域得到广泛应用。使用最流行的三种类型传感器(例如视觉传感器、LiDAR传感器和IMU)的多传感器融合在SLAM中变得无处不在,部分原因是互补的传感能力和不可避免的缺陷(例如低精度和长距离测量)。独立传感器在具有挑战性的环境中的...
本文试图对自主移动机器人进行全面综述,涵盖传感器类型、移动机器人平台、仿真工具、路径规划和跟踪、传感器融合方法、障碍回避和SLAM等主题。论文的出发点主要有两方面。首先,自主导航领域发展很快,因此定期撰写综述对于让研究界充分了解该领域的现状至关重要。第二,深度学习方法已经彻底改变了包括自主导航在内的许多领域。
本文试图对自主移动机器人进行全面综述,涵盖传感器类型、移动机器人平台、仿真工具、路径规划和跟踪、传感器融合方法、障碍回避和SLAM等主题。论文的出发点主要有两方面。首先,自主导航领域发展很快,因此定期撰写综述对于让研究界充分了解该领域的...