基于多传感器融合的视觉SLAM算法研究的开题报告

基于多传感器融合的视觉SLAM算法研究的开题报告一、研究背景和意义SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）即同时定位与地图构建，是机器人领域中的一个基础性

SLAM 基于多传感器融合的视觉算法研究的开题报 告 一、研究背景和意义 SLAMSimultaneous Localization and Mapping （）即同时定位与地图 SLAM 构建，是机器人领域中的一个基础性的问题。在中，机器人需要通 IMU 过搭载在其上的多种传感器，如摄像头、激光雷达、等来实时获取 环境信息，并自主构建地图，实现自身的定位并在此基础上完成各种任 SLAM 务。视觉即利用摄像头采集图像信息，对机器人进行位置跟踪和地 SLAMSLAM 图构建的技术，相较于其它方法，视觉的优点在于具有较好 的鲁棒性、环境适应性以及精度等特点。 SLAM 然而，视觉也存在自身的不足之处。尤其是对于在复杂环境 下，机器人仅仅依靠视觉传感器难以实现准确的定位和地图构建，会受 到环境光照变化、遮挡等因素的影响。而单一传感器难以满足高精度、 高鲁棒性、多样性等复杂场景下较高的定位精度要求。因此，基于多传 SLAM 感器融合的视觉技术，成为了当前研究的热点和难点。 二、研究现状和相关工作 SLAM 目前，基于多传感器融合的视觉算法主要有以下几类： 1. 摄像头与激光雷达 通过将摄像头与激光雷达的信息融合，可以实现在一定程度上克服 它们各自的不足。激光雷达可以提供空间中的距离信息，而摄像头则可 Bosse 以提供更细致的的图像信息。例如，等人提出了一种基于激光雷达 和单目相机的识别框架，对于机器人的定位、地图构建以及目标识别等 方面得到了很好的结果。 2. IMU 摄像头与 IMUInertial Measurement Unit （）即惯性测量单元，可测量机器人