摘 要：文章设计了基于多传感器融合 SLAM 的井下巡检机器人。作为 SLAM 的感知设备，相机、激光雷达和惯性传感器的性能和可靠性在不同的运行速度和环境下相差较大，针对这一特点，结合激光和视觉 SLAM 子系统以及子系统的误差项对机器人的位姿进行非线性优化，提高了机器人在光线昏暗、地形复杂的井下环境中运行的定位准确性和稳定性。
关键词：SLAM；巡检机器人；数据融合
DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2023.05.014
中图分类号：TP242 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2023）05-0060-05
Research on Underground Inspection Robot Based on SLAM
LIU Lu, GAO Zhenhang, ZHANG Can, HU Piao
(China University of Mining and Technology-Beijing, Beijing 100083, China)
Abstract: This paper designs an underground inspection robot based on multi-sensor fusion SLAM. As the sensing equipment of SLAM, the performance and reliability of cameras, laser radars and inertial sensors vary greatly under different operating speeds and environments. Aiming at this feature, combining the laser and vision SLAM subsystems and error items of subsystems, the robot's position and attitude are optimized nonlinearly to improve the positioning accuracy and stability of the robot's operation in the dark and complex underground environment.
Keywords: SLAM; inspection robot; data fusion
参考文献：
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作者简介：刘璐（1997—），女，汉族，山东济宁人，硕士研究生在读，研究方向：视觉 SLAM；高振航（1998—），男，汉族，河南开封人，硕士研究生在读，研究方向：嵌入式技术、自动控制；张灿（1998—），女，汉族，河北盐山人，硕士研究生在读，研究方向：机器人；胡飘（1998—），男，汉族，四川遂宁人，硕士研究生在读，研究方向：嵌入式技术。