典型文献
基于滤波与图优化的定位与建图系统
文献摘要：
针对室外大场景环境建图精度不高,地图出现重影和漂移等问题,提出一种融合滤波与图优化理论实时定位与建图系统.该系统由点云数据预处理、基于滤波紧耦合惯性里程计和后端位姿图优化等3部分构成.首先,点云数据预处理采用随机采样一致性算法分割地面,并提取地面模型参数构建后端优化中的地面约束因子.然后,前端紧耦合惯性里程计采用迭代误差状态卡尔曼滤波,以激光里程计作为观测值,IMU预积分结果作为预测值,通过构建联合函数,滤波融合得到较为精准的激光惯导里程计.最后,后端结合图优化理论引入闭环因子、地面约束因子以及帧与图匹配的里程计因子作为约束条件,构建因子图并优化地图位姿.其中闭环因子采用改进的扫描文本的闭环检测算法进行位置识别,可以降低环境误识别率.所提出的算法在室外厂区楼栋,停车场以及室内车间等多个场景完成场景建图,在距离、水平和高程3个方向的累积偏差均控制10 cm左右,能够有效解决地图的重影和漂移问题,具有高鲁棒性和高精度.
文献关键词：
SLAM;紧耦合;ESKF;图优化;闭环检测;鲁棒性
中图分类号：
作者姓名：
华智;宋吉来;杜振军;徐方;刘明敏
作者机构：
中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室 沈阳110016;中国科学院机器人与智能制造创新研究院 沈阳110169;中国科学院大学 北京100049;沈阳新松机器人自动化股份有限公司 沈阳110168
文献出处：
引用格式：
[1]华智;宋吉来;杜振军;徐方;刘明敏-.基于滤波与图优化的定位与建图系统)[J].电子测量技术,2022(04):99-106
A类：
B类：
大场景,漂移,融合滤波,优化理论,实时定位与建图,统由,点云数据,数据预处理,紧耦合,位姿图优化,随机采样一致性算法,割地,地面模型,后端优化,地面约束,误差状态卡尔曼滤波,激光里程计,观测值,IMU,预积分,滤波融合,惯导,图匹配,构建因子,因子图,图位,闭环检测,检测算法,位置识别,误识,识别率,外厂,厂区,楼栋,停车场,高鲁棒性,SLAM,ESKF
AB值：
0.394326
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
