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多无人机局部地图数据共享融合的SLAM方法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:3.28 MB | 2021-06-02

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　　协同即时定位与地图构建（SLAM）建立在多无人机的联合感知能力之上，通过局部地图的交互融合构建个增量式全局环境地图，以提高多无人机任务协同的准确性、实时性和鲁棒性。针对多无人系统协同定位与构图中数据高效共享与利用的难题，面向快速、准确、大范围多机协同SLAM需求，本文提出了一种基于集中式架构的多无人机局部地图数据高效共享和融合的SLAM方法Data Sharing Oriented Multi-uav Collaborative SLAM（ DSM-SLAM）。该方法创新性地提出了：（1）基于共享局部地图的两步重定位机制，实现了多机间全局地图的高效闭环检测;（②）基于层次聚类的地图融合选择杋制，提高了地图融合的快速性和准确性，最终，在増强单无人机跟踪定位鲁棒性的冋时，实现了高效地闭环检测，提升了多无人杋视觉SLAM系统的数据协同处理能力。本文不仅基于ROS实现了 DSM-SLAM的原型系统，而且采用公开数据集 KITTI对该方法展开了一系列实验验证，结果表明，基于上述两种机制设计的 DSM-SLAM方法：不仅能够快速高效地恢复单无人机跟踪定位，而且可以自适应选择数据融合的顺序，有效增强了全局地图构建的完整性和准确性。

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