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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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近几年,省水船闸越来越多地在国内各个枢纽船闸工程中作为主要设计方案。省水船闸在高水头的山区河流地区具有降低工作水头、降低船闸耗水量、改善高水头船闸引航道内水流条件等优点。以巴江口船闸改扩能项目为例,针对省水形式选择、主体结构设计、布置尺寸、结构内力分析等问题,确定了结构形式并研究了结构的关键受力位置。采用有限元计算方法对比各个工况和主体结构,得出整体式省水船闸结构最薄弱的部位,并对应力较小的位置进行进一步结构优化。 相似文献
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