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...
多功能、高效的融合框架:当前最先进的算法通常是针对特定平台设计的,这使得它们很难部署在具有类似传感器的其他平台上。自动传感器到传感器校准至关重要,应保证准确的初始化,特别是对于配备视觉传感器的平台。此外,应利用有效的数据关联来确保实时性能。 深度学习辅助方法:利用深度学习是多传感器融合框架中不断发展的领域,...
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...
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...
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。
AUV适合传感器:第一个使用INS水下定位的传感器是IMU。为了处理INS累积误差,将IMU数据与其他传感器融合是至关重要的。多普勒速度记录仪(DVL)[20]是一种用于测量水下运动的声纳系统,可以确定AUV运动的速度和方向。关于绝对定位,GPS不能在水下使用,因为它的电磁信号衰减很快。声学信号是另一种解决方案,因为声学信号在水...
AUV适合传感器:第一个使用INS水下定位的传感器是IMU。为了处理INS累积误差,将IMU数据与其他传感器融合是至关重要的。多普勒速度记录仪(DVL)[20]是一种用于测量水下运动的声纳系统,可以确定AUV运动的速度和方向。关于绝对定位,GPS不能在水下使用,因为它的电磁信号衰减很快。声学信号是另一种解决方案,因为声学信号在水...