【摘 要】
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为提高自动驾驶扫地机器人的环境点云重建精度,提出一种基于三维激光的图优化即时定位与建图算法。首先使用扩展卡尔曼滤波融合GPS、惯性测量单元(IMU)、里程计信息得到当前
【基金项目】
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中央高校基本科研业务（2017B07814)
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为提高自动驾驶扫地机器人的环境点云重建精度,提出一种基于三维激光的图优化即时定位与建图算法。首先使用扩展卡尔曼滤波融合GPS、惯性测量单元(IMU)、里程计信息得到当前位姿,然后基于3D-NDT配准得到点云变换关系,最后通过构建图优化模型来进行后端优化,将点云位姿构建为图节点,将实时激光点云数据、融合后定位信息与地面参数作为边约束,并求解出点云的优化位姿。结果显示,与其他仅利用激光数据建图的算法相比,本算法改善了点云环境建图结果,提高了建图精度。算法的正确性和高效性得以验证。
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