WBIS8314A300CSA阿斯卡ASCO电磁阀JBEF8210G088

35500349, G THREAD SUBBASE, 9 STATIONS,52上述专利注重于利用gps与loam算法的融合实现无人车全局一致性地图的生成。本发明的主要目标是利用gps、激光雷达多传感器融合解决无人车在园区内激光雷达的快速jingque定位的问题，使无人车可以在园区内实现slam持续jingque定位。

技术层面不同

上述专利主要步骤是：上述专利在生成全局一致性地图的过程中，根据gps的信号状态来选择此路段的Zui终位姿是选择gps的位姿还是采用loam算法的位姿作为Zui终位姿，并没有考虑到gps信号状态较差且loam算法点云失配时的情况。

本发明考虑了gps信号以及激光雷达点云匹配的全部状态，当无人车在slam定位过程中发生点云失配的情况时，在gps信号较差的路段，也可以利用gps与激光雷达的融合位姿信息对slam定位的匹配算法ndt(normaldistributionstransform)提供补偿，缩小ndt点云匹配算法的点云搜索范围，从而解决slam导航过程中匹配丢失无法再匹配的问题。

基本内容：本发明公开了一种基于sins/gps和里程计辅助的视觉slam方法,包括如下步骤：当全球卫星定位系统信号可用时,将gps与捷联惯性导航系统输出信息进行数据融合,得到姿态、速度、位置等信息；当gps信号不可用时,将里程计与sins输出信息进行数据融合,得到姿态、速度、位置等信息；利用双目摄像机拍摄得到环境图片,对其进行特征提取和特征匹配；利用上述得到的先验姿态、速度、位置信息和环境特征实现定位与地图构建,完成视觉slam算法。本发明利用sins、gps和里程计辅助视觉slam,能够实现室外和室内两种环境下的定位与地图构建,应用范围广泛,且能够提高定位的精度和鲁棒性。

与本发明的差异点：

上述专利与本发明主要有三方面不同

目的不同

上述专利注重于利用传感器融合数据实现室外和室内两种环境下的定位与地图构建。本发明的主要目标是利用gps传感器与激光雷达多传感器融合实现无人车激光雷达slam快速重新匹配定位，使无人车在园区的全场景内实现激光雷达slam的持续jingque定位。

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ASCO气控阀WSNF8327B102

EF8300D61U AC220V

238410-058-D

430-04155

KVP342

EF8342C1

238410-058D

8345G1

JE32-8344G27MO

J263G205LT

PB11B

8316G303

306191-MS

8223G027

EF8210G101 AC220V/50HZ

JKF8210G95M0