【摘 要】
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提出了一种基于改进ORB＿SLAM2的视觉导航方法。针对ORB＿SLAM2构建的稀疏地图信息不充分、缺少占据信息、复用性差而无法直接用于导航的问题，对ORB＿SLAM2算法进行了改进，融合环境的3D、2D占据特征以及路标点空间位置、视觉特征等多模态信息构建了包含定位、规划、交互图层的多图层地图以支撑机器人的精准定位和最优路径规划；针对机器人的自主导航任务，基于先验多图层地图建立约束进行机器人的位姿
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金项目（2021ZY72）； 国家自然科学基金项目（32071680）；
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提出了一种基于改进ORB＿SLAM2的视觉导航方法。针对ORB＿SLAM2构建的稀疏地图信息不充分、缺少占据信息、复用性差而无法直接用于导航的问题，对ORB＿SLAM2算法进行了改进，融合环境的3D、2D占据特征以及路标点空间位置、视觉特征等多模态信息构建了包含定位、规划、交互图层的多图层地图以支撑机器人的精准定位和最优路径规划；针对机器人的自主导航任务，基于先验多图层地图建立约束进行机器人的位姿估计，融合运动约束进行机器人位姿优化，实现了基于先验地图的机器人精准定位，同时基于规划图层进行机器人的最优路径规划，提升了机器人的自主导航能力。在TUM数据集及北京鹫峰国家森林公园进行实验，结果表明：所构建的多图层地图提升了机器人定位的精度和效率，性能明显优于RGB-D SLAM;基于先验地图的视觉定位方法能够进行机器人移动过程中精准、实时地定位，助力机器人按照所规划的路径实现准确的自主导航。
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