Simultaneous Localization and Mappi

Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) is the prerequisite and guarantee for mobile robots to realize autonomous navigation, and it is also a difficult point in the research of mobile robot navigation. As an indispensable part of mobile robots to realize intelligence, SLAM has aroused strong research interest of scholars at home and abroad. At present, different SLAM methods adapt to different sensors and computing requirements. The development of laser SLAM tends to be mature, but it is vulnerable to the limitation of radar detection range and therefore loses map data points, while visual SLAM is vulnerable to changes in light and algorithms are exposed to several challenges including huge map size, perceptual aliasing and high computational cost. In recent years, domestic and foreign researchers have often used lidar and depth cameras for mapping to improve the accuracy, efficiency and viability of the mobile robot's mapping process. In this paper, multi-sensor fusion is based on lidar, RGB-D camera, encoder, IMU, etc. This paper conducts multi-sensor data and algorithm fusion, and conducts corresponding theoretical and experimental research. The main research contents are as follows:

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同步定位与测绘（SLAM）是移动机器人实现自主导航的前提和保证，也是移动机器人导航研究中的难点。作为实现智能的移动机器人必不可少的一部分，SLAM引起了国内外学者的强烈研究兴趣。当前，不同的SLAM方法可适应不同的传感器和计算要求。激光SLAM的发展趋于成熟，但很容易受到雷达探测范围的限制，因此会丢失地图数据点，而视觉SLAM则容易受到光线变化的影响，算法面临着巨大的地图尺寸，感知性等挑战。混叠和高计算成本。最近几年，国内外研究人员经常使用激光雷达和深度相机进行制图，以提高移动机器人制图过程的准确性，效率和可行性。本文基于激光雷达，RGB-D相机，编码器，IMU等进行多传感器融合。本文进行了多传感器数据和算法融合，并进行了相应的理论和实验研究。主要研究内容如下：

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同步定位和测绘（SLAM）是移动机器人实现自主导航的前提和保证，也是移动机器人导航研究的难点。作为移动机器人实现智能不可或缺的一部分，SLAM引起了国内外学者的强烈研究兴趣。目前，不同的 SLAM 方法可适应不同的传感器和计算要求。激光 SLAM 的发展往往很成熟，但它容易受到雷达探测范围的限制，因此会丢失地图数据点，而视觉 SLAM 则容易受到光线变化的影响，算法面临多个挑战，包括巨大的地图大小、感性别名和高计算成本。近年来，国内外科研人员经常使用激光雷达和深度摄像机进行测绘，以提高移动机器人制图过程的准确性、效率和可行性。本文基于激光雷达、RGB-D摄像机、编码器、IMU等多传感器融合。开展多传感器数据与算法融合，进行相应的理论和实验研究。主要研究内容如下：

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同时定位与地图（SLAM）是移动机器人实现自主导航的前提和保证，也是移动机器人导航研究的难点。SLAM作为移动机器人实现智能不可缺少的一部分，引起了国内外学者的强烈研究兴趣。目前，不同的SLAM方法适用于不同的传感器和计算需求。激光SLAM的发展已趋于成熟，但易受雷达探测距离的限制而丢失地图数据点，而视觉SLAM易受光照变化的影响，算法面临着地图尺寸大、感知混叠和计算代价高等挑战。近年来，国内外研究人员经常采用激光雷达和深度相机进行测绘，以提高移动机器人测绘过程的精度、效率和生存能力。本文以激光雷达、RGB-D摄像机、编码器、IMU等为基础，进行了多传感器数据融合和算法融合，并进行了相应的理论和实验研究。主要研究内容如下：

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