文档名：一种改进的体素化邻近点搜索算法
摘要：针对多传感器同时建图与定位SLAM(simultaneouslocalizationandmapping)系统,在室外大面积特征过多环境中,因为特征不匹配而导致的精度误差、系统缺失鲁棒性等问题,提出一种改进的体素化邻近点搜索(voxelizedgeneralizediterativeclosestpoint)算法.首先利用激光-惯导-视觉各传感器分别对不同环境感知可以优势互补的特点,提出一种特征可信性筛选方法,给予系统一个精确的初始猜测.然后将视觉特征子集通过深度信息与点云数据关联,通过加入视觉约束筛选可观测性高的体素化的目标点云群,在减少计算复杂度的情况下,使定位建图更加精确.仿真实验证明,当运用此算法的多传感器融合SLAM系统在特征点云较多的环境中建图时,与LVI-SAM系统对比定位误差减少12.335%;在运行线速度超过10m/s时,提升了系统的鲁棒性,具有较强的可行性.
作者：周思达 宋一鸣 唐嘉宁 胡敏森 许俊锋Author：ZHOUSida SONGYiming TANGJianing HUMinsen XUJunfeng
作者单位：云南民族大学电气信息工程学院,昆明650000
刊名：重庆理工大学学报 PKU
Journal：JournalofChongqingInstituteofTechnology
年，卷(期)：2023, 37(13)
分类号：V249
关键词：多传感器融合 体素化邻近点搜索 体素化点云群 视觉特征子集 特征可信性筛选
Keywords：multi-sensorfusion VGICP voxelizedpointcloudgroup visualfeaturesubset featurecredibilityscreening
机标分类号：
在线出版日期：2023年8月22日
基金项目：国家自然科学基金，国家自然科学基金一种改进的体素化邻近点搜索算法[
期刊论文] 重庆理工大学学报--2023, 37(13)周思达 宋一鸣 唐嘉宁 胡敏森 许俊锋针对多传感器同时建图与定位SLAM(simultaneouslocalizationandmapping)系统,在室外大面积特征过多环境中,因为特征不匹配而导致的精度误差、系统缺失鲁棒性等问题,提出一种改进的体素化邻近点搜索(voxelizedgeneral...参考文献和引证文献
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