典型文献
基于多模态融合的自动驾驶定位研究
文献摘要：
为了提高视觉 SLAM 系统的精度和鲁棒性，将 IMU 传感器引入到可视化 SLAM 系统中。在图像处理过程中，如果图像错误将会引起 IMU 的快速漂移。由于缺乏有效的加速度激励，导致了四个方向不能被观察到，且计算的标度系数也不准确。本文采用轮式里程计，可以有效地解决视觉惯性里程计在移动机器人上的低可视化问题，并在此基础上提出了基于视觉信息的非可视化处理方法。对卡尔曼滤波算法中的标度复原进行了改进，采用半直接法对视觉惯性里程进行单眼观察，并用 EuRoC 数据对改进后的算法进行了精度检验。
文献关键词：
多模态融合;自动驾驶;视觉 SLAM;扩展卡尔曼滤波
中图分类号：
作者姓名：
冯逸潇
作者机构：
北京化工大学 北京 100029
文献出处：
引用格式：
[1]冯逸潇-.基于多模态融合的自动驾驶定位研究)[J].中国机械,2022(34):74-76
A类：
B类：
多模态融合,自动驾驶定位,定位研究,SLAM,IMU,漂移,标度,轮式里程计,视觉惯性里程计,移动机器人,视觉信息,可视化处理,卡尔曼滤波算法,复原,半直接法,对视,单眼,EuRoC,精度检验,扩展卡尔曼滤波
AB值：
0.340464
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