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摘要:
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一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机制,提高了地图融合的快速性和准确性,最终,在增强单无人机跟踪定位鲁棒性的同时,实现了高效地闭环检测,提升了多无人机视觉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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多无人机协同侦察任务规划方法研究综述
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目标分配
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内容分析
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文献信息
篇名 面向数据共享的多无人机协同SLAM方法
来源期刊 计算机学报 学科
关键词 SLAM 多无人机 数据共享 地图融合
年,卷(期) 2021,(5) 所属期刊栏目 边缘计算
研究方向 页码范围 983-998
页数 16页 分类号 TP18
字数 语种 中文
DOI 10.11897/SP.J.1016.2021.00983
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研究主题发展历程
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SLAM
多无人机
数据共享
地图融合
研究起点
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相关学者/机构
期刊影响力
计算机学报
月刊
0254-4164
11-1826/TP
大16开
中国科学院计算技术研究所(北京2704信箱)
2-833
1978
chi
出版文献量(篇)
5154
总下载数(次)
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