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随着自动驾驶和人工智能的快速发展,SLAM作为其核心技术的研究日益深入.然而对SLAM日益深入的研究并没让其在生活和生产中被广泛使用.目前,阻碍SLAM发展的主要原因是其所涉及的算法和传感器都存在误差.这种误差随时间和空间累积直接导致创建的地图变形,甚至是创建地图失败,严重限制了SLAM的实际应用.本文针对这种累积误差导致地图变形的缺陷进行研究,使用激光雷达作为传感器,采用目前流行的ICP-SLAM算法,结合视觉SLAM中处理累积误差的闭环检测技术,提出融合双重闭环检测算法的ICP-SLAM修正策略对ICP-SLAM累积误差造成的地图变形进行修正.该策略首先对激光雷达采集的点云数据进行特征提取匹配,然后分析ICP对准产生的变换矩阵以确定闭环检测,最后采用均值分配方法修正地图变形.实验验证表明:该策略中的闭环检测准确率高于常规闭环检测方法,和深度神经网络的闭环检测相比有13.33%提升;同时该策略在闭环检测过程中可以计算出导致地图变形的累积误差;并且在旋转方向上变形度修正效果显著,可以提升54.61%. 相似文献
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