【摘 要】
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同时定位与建图技术（Simultaneous Localization and Mapping, SLAM）是实现自动驾驶的基本能力。多传感器融合，尤其是激光雷达和相机的融合，对于自动驾驶来说是必不可少的，其中如何针对各种场景调整不同传感器的置信度是一个关键问题，因此提出了一种自适应紧耦合的激光雷达相机融合的SLAM算法:AVLS。首先，AVLS建立在基于滑动窗口的因子图上，包含了灵活深度关联和弹
【基金项目】
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国家重点研发计划基金资助项目（2019YFC1521204）;国家重点研发计划基金资助项目（2020YFC1523202）；
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同时定位与建图技术（Simultaneous Localization and Mapping, SLAM）是实现自动驾驶的基本能力。多传感器融合，尤其是激光雷达和相机的融合，对于自动驾驶来说是必不可少的，其中如何针对各种场景调整不同传感器的置信度是一个关键问题，因此提出了一种自适应紧耦合的激光雷达相机融合的SLAM算法:AVLS。首先，AVLS建立在基于滑动窗口的因子图上，包含了灵活深度关联和弹性初始化等模块来提升整体算法框架的精度和鲁棒性。其次，为了充分探索激光雷达和相机在不同环境中的性能，AVLS提出了一种基于先验知识的动态加权方案。最后，所提出的AVLS算法框架在两个公开的大规模自动驾驶数据集上进行了全面实验，包括与经典算法对比及消融实验，证明了其鲁棒性和精确度可以达到目前领先水平。
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