基于异构数据融合的SLAM 研究综述

激光与视觉 ＳＬＡＭ 技术经过几十年 的发展，目前都已经较为成熟，并被广泛 应用于军事和民用领域．单一传感器的 ＳＬＡＭ 技术都存在局限性，如激光 ＳＬＡＭ 不适用于周围存在大量动态物体的场 景，而视觉 ＳＬＡＭ 在低纹理环境中鲁棒 性差，但两者融合使用具有巨大的取长 补短的潜力，激光与视觉甚至是更多传 感器融合的 ＳＬＡＭ 技术将会是未来的主 流方向．本文回顾了 ＳＬＡＭ 技术的发展历 程，分析了激光雷达与视觉的硬件信息， 给出了一些经典的开源算法与数据集． 根据融合传感器所使用的算法，从传统 基于不确定度、基于特征以及基于深度 学习的角度详细介绍了多传感器融合方 案，概述了多传感器融合方案在复杂场 景中的优异性能，并对未来发展作出了 展望．