【摘 要】
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针对低速场景下的自动驾驶与移动机器人高精度实时定位与建图问题,提出了一种基于IESKF（迭代误差状态卡尔曼滤波）和因子图优化的激光/视觉/惯导紧耦合框架。基于IESKF的视觉激光惯性里程计融合了预积分约束、帧间激光约束与视觉重投影约束来形成状态误差的最大后验估计,因此在几何形状限制不足（影响激光雷达）,或者是由激进的光照变化造成的无纹理区域（影响视觉）场景下具有一定的鲁棒性。后端采用因子图对视觉地
【出 处】
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第十六届全国信号和智能信息处理与应用学术会议
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针对低速场景下的自动驾驶与移动机器人高精度实时定位与建图问题,提出了一种基于IESKF（迭代误差状态卡尔曼滤波）和因子图优化的激光/视觉/惯导紧耦合框架。基于IESKF的视觉激光惯性里程计融合了预积分约束、帧间激光约束与视觉重投影约束来形成状态误差的最大后验估计,因此在几何形状限制不足（影响激光雷达）,或者是由激进的光照变化造成的无纹理区域（影响视觉）场景下具有一定的鲁棒性。后端采用因子图对视觉地图标志、相机位姿进行优化。此外,建图方法采用了ikd-tree点云存储的数据结构,有效降低了运行耗时。
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