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室内移动机器人的SLAM 算法综述

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SLAM

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室内移动机器人的SLAM  算法综述

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本文综述了室内移动机器人的SLAM(Simultaneous Localization and Mapping,即同时定位与地图构建)算法。SLAM技术使机器人能够在未知环境中通过传感器感知信息、建立地图并计算自身位姿。文章首先介绍了SLAM的技术现状,包括室内SLAM在不同传感器下的分类问题,如激光雷达、相机等。接着,文章探讨了SLAM的经典框架,涉及传感器、视觉里程计、后端、闭环检测和建图等环节。进一步,根据传感器的不同,文章分析了各种SLAM算法的原理及局限性,包括激光SLAM、视觉SLAM和多传感器融合SLAM。特别指出,单一传感器在复杂室内环境中的局限性,而多传感器融合技术可以有效提升机器人的定位与建图性能。此外,深度学习技术在SLAM中的应用也是一个重要的研究方向,包括帧间估计、闭环检测和语义地图构建等方面。最后,文章对SLAM的未来发展趋势和应用领域进行了展望,指出多传感器融合SLAM算法因其环境适应性强、鲁棒性高,将成为室内SLAM的主要发展方向。

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