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基于改进EKF_LOAM的电缆沟巡检机器人精准定位策略 被引量：4
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作者 双丰 马翰林 +1 位作者 杨杰 李少东 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期326-335,共10页
精确定位和准确构建地图(SLAM)是电缆沟巡检机器人顺利完成巡检任务的基础。传统激光SLAM算法在电缆沟环境中容易产生“长廊效应”,且容易在z轴方向上产生漂移。针对上述问题,提出了一种基于多传感器融合的改进扩展卡尔曼滤波激光雷达... 精确定位和准确构建地图(SLAM)是电缆沟巡检机器人顺利完成巡检任务的基础。传统激光SLAM算法在电缆沟环境中容易产生“长廊效应”,且容易在z轴方向上产生漂移。针对上述问题,提出了一种基于多传感器融合的改进扩展卡尔曼滤波激光雷达测距与制图(EKF_LOAM)算法。通过扩展卡尔曼滤波器(EKF)将车轮里程计和惯性里程计融入LeGO_LOAM算法框架中来抑制“长廊效应”,在EKF_LOAM算法的基础上引入IMU的z轴线速度测量值,并设计基于特征点数量的自适应协方差计算方程,约束由面特征点严重缺失引起的z轴漂移。分别在虚拟和真实电缆沟环境中开展实验,结果显示所提算法的最终行进误差比LeGO_LOAM算法的行进误差减小了超过40%,比Cartographer算法的行进误差减小4.57%,z轴方向误差比EKF_LOAM算法减小49%,证明了所提算法在电缆沟环境中优于传统的LeGO_LOAM、Cartographer和EKF_LOAM算法,更适用于电缆沟巡检任务。 展开更多
关键词 电缆沟巡检 ekf_loam 激光SLAM 长廊效应 z轴漂移
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