激光SLAM与视觉SLAM两类算法遵循“前端里程计-后端优化”的层级化架构 - 2025年09月 - 行业研究数据

激光SLAM与视觉SLAM两类算法遵循“前端里程计-后端优化”的层级化架构

研究报告节选:

 AMR(Autonomous Mobile Robot,自主移动机器人)是区别于传统AGV的新一代智能移动设备,具备环境感知、自主决策、自主导航等能力,能够在无须预设路线的前提下灵活行驶。其中,定位及导航功能是实现智能移动的核心技术之一,主要通过各类传感器实时监测叉车工作环境、提供位置信息以及环境各方面参数,达到安全、高效、高精作业的目的。而同时定位与地图构建(SLAM)技术正是目前主流的自主导航方案,能够有效地完成地图的构建与机器人的定位,在动态环境中保持较高的鲁棒性和精度。
最后更新: 2025-09-17

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图表内容


激光SLAM与视觉SLAM两类算法遵循“前端里程计-后端优化”的层级化架构
传感器模块
前端
对传感器数据进行初步处
通过这些步骤,前端
里程计棋块
理,包括特征提取、点云
生成对环境的初步理
配准以及位置估计,
解和位姿估计。
M算法
对前端数据进行优化,包活
对前端的估计进行修正,从而消除积累的
优化
优化或滤波算法的优化。
误差,提高位姿估计的准确性和稳定性。
回环检测
·旦检测到回坏,系统会通过历史数据的
后端
识别机器人是否返回
关键节点
到之前经过的地方,
来减少地图的误差,从而提高全局一致性
在优化和回环检测的基
这张地图反映了机器人在环境中的移动轨
地图构建
础上生成高精度地图,
以及感知到的环境特征。