本发明公开了一种空地多视角下的多机器人协同定位及融合建图方法，使用空中、地面多视角完整覆盖探测场景，融合由空中机器人、地面机器人采集的场景图像数据，通过视觉约束定位各机器人并还原三维场景信息。通过附着于机器人上的特定视觉特征，优化建图和定位系统三维点云地图和机器人六自由度位姿。基于视觉特征的位姿优化、地图融合算法显著地提高了的重建和定位精度，修正了地图尺度，使得各机器人的局部地图能够在多个异构机器人间共享，提高了三维重建的覆盖率，为任务规划、灾难环境搜救、军事反恐等情景快速提供可靠的环境信息。
📄 2018114445615
📂 G01C21_20
👤 浙江工业大学
📅 2018-11-29
一种动态环境下基于多传感器的同时定位与建图方法，包括：首先，利用YOLOV5进行动态目标检测并发送检测框；利用惯性测量单元(IMU)矫正点云畸变；提取地面激光点云，方便后续的点云聚类；提取检测框内的激光点云，聚类出动态物体的激光点云；在矫正畸变后的激光点云中去除聚类出的动态物体点云用于后续算法计算；利用迭代卡尔曼滤波融合激光点云和IMU信息，得到当前的位姿信息；根据位姿信息，将去除畸变和动态物体后的点云与点云地图叠加，获得实时更新后的点云地图；利用关键帧和词袋模型以及激光点云进行回环检测。
📄 2022110400109
📂 G06T7_70
👤 浙江工业大学
📅 2022-08-29
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