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同步定位与地图构建(Simultaneous Location and Mapping,SLAM)是机器人在未知环境中实现自我导航能力的重要保证。目前SLAM算法使用的主传感器基本是激光雷达或视觉相机。二者各具优劣,激光雷达能更精确地进行测距,视觉相机能反映环境丰富的纹理信息。与使用单一传感器相比,将二者融合的SLAM算法能够获得更多环境信息,达到更好的定位和建图效果。文章提出一种融合激光雷达和视觉相机的帧间匹配方法,通过在SLAM帧间匹配过程中加入地面约束以及视觉特征约束,提高帧间匹配过程精度,增强算法鲁棒性,从而提升SLAM算法整体效果。文章最后利用采集的地下停车库数据进行结果验证,与开源算法A-LOAM进行对比。结果表明,相比A-LOAM的帧间匹配方法,文章提出的方法相对位姿误差提升约30%。 相似文献
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本文结合我国高速铁路客运站的规划和运营管理实际特点,对城市交通接驳能力协调配置问题进行研究.以换乘成本最小为目标,分析城市交通接驳方式分担率,建立铁路与轨道交通、铁路与常规公交的运能合理匹配协调优化模型.并且以北京南站为背景,对城市交通接驳能力匹配方案进行事例模拟分析. 相似文献
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摘要高职教育专业设置与区域产业结构相匹配,是发展高等职业教育的必须选择,也是区域经济社会发展的迫切需要。 相似文献