【摘 要】
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针对室内或封闭场景下的无人驾驶，提出了一种融合视觉同步定位与建图（SLAM）与超宽带（UWB）的定位方法。通过惯性测量单元（IMU）预积分提高单目SLAM的可靠性；再将视觉SLAM与UWB获取的定位信息通过扩展卡尔曼滤波器（EKF）得到融合后的数据。实验结果表明：在正常光照下环境下的最大误差为0.101 316 m,根均方误差（RMSE）为0.035 965,在弱光照环境下的最大误差为0.136
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（62102033,61932012）； 北京市教委项目（KM202111417001）； 北京市重点科技项目（KZ202211417048）； 北京联合大学学术研究项目（BPHR2020DZ02,ZK40202101,ZK120202104）；
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针对室内或封闭场景下的无人驾驶，提出了一种融合视觉同步定位与建图（SLAM）与超宽带（UWB）的定位方法。通过惯性测量单元（IMU）预积分提高单目SLAM的可靠性；再将视觉SLAM与UWB获取的定位信息通过扩展卡尔曼滤波器（EKF）得到融合后的数据。实验结果表明：在正常光照下环境下的最大误差为0.101 316 m,根均方误差（RMSE）为0.035 965,在弱光照环境下的最大误差为0.136 103 m, RMSE为0.039 132,未出现明显的跳变及漂移。提高了系统定位精度及鲁棒性。
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