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面向低光弱纹理环境的SLAM系统实验教学平台设计: 收藏
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引用; 《实验室研究与探索》2024年第4期43卷 51-57页; 作者：叶涛赵云龙汪寿安李允旺严翔明中国矿业大学(北京)机械与电气工程学院北京100083; 为提升机器人专业实验教学质量和人才培养质量,针对机器人状态估计和精确定位工程问题提出一种面向低光弱纹理环境的视觉惯性融合鲁棒SLAM算法,并设计一种面向低光弱纹理环境的SLAM系统实验软件教学平台,实现稳健鲁棒4DOF状态估计和高...; 为提升机器人专业实验教学质量和人才培养质量,针对机器人状态估计和精确定位工程问题提出一种面向低光弱纹理环境的视觉惯性融合鲁棒SLAM算法,并设计一种面向低光弱纹理环境的SLAM系统实验软件教学平台,实现稳健鲁棒4DOF状态估计和高精度实时定位,并在公开数据集上验证了该算法的有效性。实验结果表明,与现有的视觉惯性SLAM算法相比,所提算法在结构化弱纹理场景中有着更高的精度和鲁棒性,能有效降低机器人系统的累积误差,保证地图构建的一致性。通过上述SLAM系统教学平台在实验教学中的应用,可提升机器人专业本科生在工程问题中的创新能力和实践能力。; 来源：详细信息评论

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