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基于LiDAR-IMU松耦合的同时定位与建图方法
文献摘要：
同时定位与建图(SLAM)是无人车自主导航的基础,基于单一传感器的SLAM算法易受数据关联错误而导致算法跟踪失败.本文提出了一种激光雷达—惯性测量单元(LiDAR-IMU)传感器松耦合的同时定位与建图方法.提出了基于关键帧和基于普通帧的局部地图匹配方法,引入M估计修正代价函数的形状减少错误数据关联的影响,避免了信息损失维持了后端非线性优化的低计算资源需求,同时也能有效处理错误特征关联的问题.采用了基于Scan-Context的回环检测方法消除长期运行的定位漂移累积.实验结果表明本文方法的精度比单一传感器和其他松耦合方法更高.
文献关键词：
惯性测量单元;激光雷达;状态估计;同时定位与建图;松耦合
中图分类号：
作者姓名：
李振拯;丁恩杰;王戈琛
作者机构：
中国矿业大学物联网(感知矿山)研究中心,江苏徐州221008;中国矿业大学信息与控制工程学院,江苏徐州221008
文献出处：
引用格式：
[1]李振拯;丁恩杰;王戈琛-.基于LiDAR-IMU松耦合的同时定位与建图方法)[J].传感器与微系统,2022(04):36-39,43
A类：
B类：
LiDAR,IMU,松耦合,同时定位与建图,建图方法,SLAM,无人车,自主导航,一传,数据关联,激光雷达,惯性测量单元,关键帧,局部地图,地图匹配,匹配方法,代价函数,错误数据,信息损失,后端,非线性优化,计算资源,资源需求,处理错误,特征关联,Scan,Context,回环检测,长期运行,漂移,耦合方法,状态估计
AB值：
0.449212
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