典型文献
基于多源信息融合的SLAM算法研究
文献摘要：
视觉与惯性测量元件的融合极大地提高了定位的精确度和鲁棒性,然而,长时间运行后会出现漂移的问题.文章将GNSS数据与视觉惯性里程计系统结合,采用紧耦合的方式将GNSS原始测量数据与视觉和惯性信息结合,从而解决漂移问题,同时采用多级GNSS初始化策略,将GNSS测量与视觉惯性里程计结果对齐.同时,为了更好地保持系统的一致性,文章采用基于动态边缘化的策略来进行IMU初始化.本算法在具有挑战性的UrBanLoco数据集上进行评估,结果表明,本算法优于现有VIO算法.
文献关键词：
多传感器融合;初始化;动态边缘化;SLAM
中图分类号：
作者姓名：
鹿道玺
作者机构：
重庆交通大学,重庆 400074
文献出处：
引用格式：
[1]鹿道玺-.基于多源信息融合的SLAM算法研究)[J].无线互联科技,2022(24):141-144
A类：
动态边缘化,UrBanLoco
B类：
多源信息融合,SLAM,算法研究,惯性测量元件,极大地提高,长时间运行,后会,漂移,GNSS,视觉惯性里程计,紧耦合,测量数据,信息结合,初始化策略,对齐,保持系,IMU,VIO,多传感器融合
AB值：
0.32839
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