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作者：杜军;李航;李坤;
单位：达州职业技术学院人工智能学院;四川轻化工大学机械工程学院;绵阳职业技术学院电子与信息学院;
摘要：由于煤矿井下环境恶劣，基于单源里程信息的建图方法易出现偏移、遮挡、缺失语义特征等现象，现有主流定位算法应用于煤矿井下时存在定位失准等现象。针对上述问题，提出一种基于多源信息融合的井下无人驾驶建图与定位方法。采用基于多源信息融合的RTAB-Map算法建图，通过融合点云与图像信息，显著降低建图偏移，提高特征捕捉能力；采用自适应蒙特卡罗定位（AMCL）算法实现精准定位，结合激光雷达与运动信息，利用粒子滤波、位姿预测与重采样实现自适应定位，减少定位失准和建图漂移问题。仿真及试验结果表明：相较单一轮式里程计，基于多源信息融合的RTAB-Map建图相对误差绝对值缩减到1%以内，地图匹配度更高，提升了建图可靠性；基于AMCL算法的定位粒子能够在2 m内迅速收敛，满足无人驾驶辅助运输车辆的定位要求。
关键词：井下无人驾驶;;SLAM;;多源信息融合;;RTAB-Map算法;;AMCL算法
基金资助：四川省教育厅自然科学重点资助项目（18ZA0217）
