資料介紹
二十余年來,同時定位與建圖(Simultaneous LocalizationAnd Mapping,SLAM)在移動機器人技術(shù)社區(qū)中一直是一個非常受歡迎 的話題。SLAM有很多應(yīng)用,例如空間探索和自動駕駛等。近幾年來,在汽車制造商的參與下,對智能汽車的關(guān)注進一步推動 了SLAM的研究工作。 全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)(GlobalNavigation Satellite System,GNSS)可用來解決定位問題,但并不充分,即使使用定位完美的基站, 經(jīng)典GNSS解決方案的精度有所提高,可用性也仍然是一個問題。這是因為衛(wèi)星信號受到難以預(yù)測的大氣條件的影響。此外, 基礎(chǔ)設(shè)施可能會阻止信號的直接接收,并產(chǎn)生多徑干擾或非視距接收,這會對所提供的位置產(chǎn)生災(zāi)難性的影響。同時,這種信 號衰減很難檢測,通常會導(dǎo)致其不完整性,并難以恢復(fù)。這些問題,在高層建筑區(qū)域或者密集城市地區(qū)更為常見。而在開闊的 道路上,GNSS通常會表現(xiàn)較好。
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