【摘 要】
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同时定位与地图构建（simultaneous localization and mapping,SLAM）技术在过去几十年中取得了惊人的进步,并在现实生活中实现了大规模的应用。由于精度和鲁棒性的不足,以及场景的复杂性,使用单一传感器（如相机、激光雷达）的SLAM系统往往无法适应目标需求,故研究者们逐步探索并改进多源融合的SLAM解决方案。本文从3个层面回顾总结该领域的现有方法:1)多传感器融合（由
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61836015）~~；
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同时定位与地图构建（simultaneous localization and mapping,SLAM）技术在过去几十年中取得了惊人的进步,并在现实生活中实现了大规模的应用。由于精度和鲁棒性的不足,以及场景的复杂性,使用单一传感器（如相机、激光雷达）的SLAM系统往往无法适应目标需求,故研究者们逐步探索并改进多源融合的SLAM解决方案。本文从3个层面回顾总结该领域的现有方法:1)多传感器融合（由两种及以上传感器组成的混合系统,如相机、激光雷达和惯性测量单元,可分为松耦合、紧耦合）;2)多特征基元融合（点、线、面、其他高维几何特征等与直接法相结合）;3)多维度信息融合（几何、语义、物理信息和深度神经网络的推理信息等相融合）。惯性测量单元和视觉、激光雷达的融合可以解决视觉里程计的漂移和尺度丢失问题,提高系统在非结构化或退化场景中的鲁棒性。此外,不同几何特征基元的融合,可以大大减少有效约束的程度,并可为自主导航任务提供更多的有用信息。另外,数据驱动下的基于深度学习的策略为SLAM系统开辟了新的道路。监督学习、无监督学习和混合监督学习等逐渐应用于SLAM系统的各个模块,如相对姿势估计、地图表示、闭环检测和后端优化等。学习方法与传统方法的结合将是提升SLAM系统性能的有效途径。本文分别对上述多源融合SLAM方法进行分析归纳,并指出其面临的挑战及未来发展方向。
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