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
分布式协作方法:对于同一SLAM 任务,不同的机器人配备不同的传感器将显着减轻单个机器人的负担,但这是一个相当具有挑战性的问题,而且相关文献很少。 5、结论 近年来,多传感器融合技术在机器人领域受到越来越多的关注。本研究简要介绍了著名的状态估计形成方法,并对近十年来的多传感器融合方法进行了总结。我们首先根据传...
TVL-SLAM:TVL-SLAM利用高精度的时间戳同步保证了视觉帧和LiDAR扫描在同一时刻对应,进而实现基于因子图优化的紧耦合状态估计。这样可以有效消除由于传感器独立工作而带来的误差累积,并且通过同时考虑视觉特征和LiDAR几何特征,提升了对动态物体、光照变化以...
内容提示: 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..
多传感器融合同步定位与建图如今,移动机器人技术的发展使得同步定位与建图(SLAM)技术越来越受到学者的关注.在未知环境下,使移动机器人能够自主完成建图或者探索,是SLAM最基本的要求.在过去的十年,单传感器为机器人的建图和探索提供了良好的效果,而多传感器融合SLAM则以其强鲁棒,高精度的技术特性,为提升移动机器人建...
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。
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...
在“多传感器融合SLAM研究综述”内容简述段落可以概述整个综述的核心内容和目标,指出多传感器融合在同时定位与地图构建(SLAM)中的重要性,以及对于提升系统和在现实世界环境下任务执行能力的贡献。 段落应该强调SLAM系统在无人驾驶、增强现实(AR)和机器人导航等现代应用中的关键作用。介绍多传感器融合的概念,即如何结合使用...
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...