【摘 要】
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室内移动机器人自主导航依赖于同步定位及建图技术，激光雷达与相机作为主流传感器正在不断深入应用到机器人定位与建图，但是单一传感器存在的缺陷不可避免，视觉传感器采集环境特征信息丰富，但视野范围较窄，而且对环境变化较为敏感；三维激光雷达检测精度较高，但价格昂贵，不适合生产生活应用。基于上述问题，提出了一种视觉与激光相融合的SLAM算法框架。首先利用惯性测量单元IMU对RPLidar采集到的雷达数据进行畸
【基金项目】
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国家科技重大专项资助（项目编号：2017ZX05005001-005）；
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室内移动机器人自主导航依赖于同步定位及建图技术，激光雷达与相机作为主流传感器正在不断深入应用到机器人定位与建图，但是单一传感器存在的缺陷不可避免，视觉传感器采集环境特征信息丰富，但视野范围较窄，而且对环境变化较为敏感；三维激光雷达检测精度较高，但价格昂贵，不适合生产生活应用。基于上述问题，提出了一种视觉与激光相融合的SLAM算法框架。首先利用惯性测量单元IMU对RPLidar采集到的雷达数据进行畸变校正处理，同时将Astra Pro深度相机获取的三维数据映射到二维坐标系，通过扩展卡尔曼方法将激光数据与深度数据相融合，最终在实际环境下进行建图比较，获得了更加完整的地图，从而验证了该文算法的可靠性和有效性。
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