通過融合慣性測量單(dān )元(IMU)的預積分(fèn )位姿數(shù)據(jù)與優(yōu)化位姿對點(diǎn )云進行去(qù )畸變處理,對迭代(dài )優(yōu)化位姿矩陣實現(xiàn)高(gāo )效點云(yún )匹配,并利用(yòng )因子圖優(yōu)化更(gèng )新位姿(zī );同時(shí )引入降采樣和動態(tài)點(diǎn )云篩選機制,減少(shǎo )計算量。該方法(fǎ )無需提取點云特征,顯著降低CPU消耗(hào ),提升SLAM算法的處理效率(lǜ )和緊湊性。
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