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公开(公告)号：CN113052908B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202110422808.9
申请日：2021-04-16
Applicant: 南京工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于多传感器数据融合的移动机器人位姿估计算法，包括如下步骤：Step1：获得激光数据、图像数据以及IMU数据；Step2：将激光打在黑色标定尺上，对激光数据和图像数据进行联合标定，获取激光数据在相机坐标系下的旋转矩阵和平移矩阵；Step3：获取相邻两关键帧之间的图像信息和激光点云数据，将三维激光数据通过旋转矩阵和平移矩阵，投影到图像上，两者进行融合，使得图像数据获得深度信息，形成深度图像数据；Step4：对含深度信息的图像进行特征跟踪和运动估计；Step5：对相邻两关键帧之间的IMU信息进行预积分处理；Stsp6：将IMU信息和深度图像数据进行联合优化，获取位姿估计结果。本发明相比较于传统标定方法，操作简单且标定精度较高。
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公开(公告)号：CN113052908A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110422808.9
申请日：2021-04-16
Applicant: 南京工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于多传感器数据融合的移动机器人位姿估计算法，包括如下步骤：Step1：获得激光数据、图像数据以及IMU数据；Step2：将激光打在黑色标定尺上，对激光数据和图像数据进行联合标定，获取激光数据在相机坐标系下的旋转矩阵和平移矩阵；Step3：获取相邻两关键帧之间的图像信息和激光点云数据，将三维激光数据通过旋转矩阵和平移矩阵，投影到图像上，两者进行融合，使得图像数据获得深度信息，形成深度图像数据；Step4：对含深度信息的图像进行特征跟踪和运动估计；Step5：对相邻两关键帧之间的IMU信息进行预积分处理；Stsp6：将IMU信息和深度图像数据进行联合优化，获取位姿估计结果。本发明相比较于传统标定方法，操作简单且标定精度较高。
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