【摘 要】
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提出了一种实时定位和建图(SLAM)前端优化的解决方法。首先降低算法对雷达精度的要求,对激光雷达数据进行概率霍夫变换与最小二乘法拟合的预处理,降低系统噪声并优化直线数据
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11672044,11172047)
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提出了一种实时定位和建图(SLAM)前端优化的解决方法。首先降低算法对雷达精度的要求,对激光雷达数据进行概率霍夫变换与最小二乘法拟合的预处理,降低系统噪声并优化直线数据;用双三次插值算法代替Hector SLAM中使用的双线性插值算法,获取精度更高的栅格地图与地图梯度。然后解决系统对激光雷达高刷新频率的依赖,使用图像处理的常用方法,即通过图像相减与矩阵变换,判定激光雷达的运动形式为平移还是旋转;优化SLAM的关键帧判定机制,不再把由旋转得到的数据更新至地图。经过实践验证,低性能的激光雷达也可以使用优化后的
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