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本发明公开了一种基于激光与视觉异步融合的SLAM算法，首先将传感器的数据按较快的传感器采样频率划分为m个采样区间，每个采样区间内会存在两种情况：1)只拥有相机的位姿估计；2)同时拥有来自激光传感器和视觉传感器的位姿估计。结合Kalman滤波器及多传感器异步融合的方法，得到了改进后的基于激光与视觉异步融合位姿估计算法。为了有效利用每个传感器不同的特性，根据机器人的运行状态，引入基于角度的加权系数，提高测量的置信度。该方法可以更好地利用视觉传感器中的冗余数据，提高算法的跟踪精度。同时，将视觉传感器姿态估计作为激光传感器姿态估计的先验，减少迭代次数，提高算法的效率。

本发明的目的在于提供一种基于VSLAM算法的高炉风口平台巡检机器人控制方法。本发明首先通过VSLAM算法精确的提取巡检场所内图像特征，通过这些特征不断建立和完善巡检场所模型。在接受巡检任务之后，规划巡检线路；到达指定巡检位置后，将实时采集的图像与建模图像进行特征匹配以保证定位精准，最后通过自身携带的摄像头、温度传感器、红外传感器、噪音探测器、可燃气体探测器采集相关数据，并传送至上位机软件对数据分析、处理、建立可视化数据。