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作者：李飞;喻自烘;李昊;
单位：沈阳工业大学信息科学与工程学院;
摘要：针对使用单一传感器的移动机器人容易出现定位漂移、丢失等问题，文章提出了一种基于RGBD相机、IMU、轮式里程计的多传感器融合定位系统。算法是基于ORB-SLAM3的系统框架进行改进，通过融入轮式里程计来提高系统的稳定性。首先将轮式里程计和IMU进行EKF融合，减少了IMU在旋转时产生的位置漂移量；之后将EKF融合输出的数据与相机采集的数据通过非线性优化进行耦合；将最终得到的结果作为机器人位姿信息。通过实验分析表明，使用多传感器融合定位能够减少运动漂移，定位更精确，具有更好的鲁棒性。
关键词：移动机器人;;多传感器融合;;ORB-SLAM3;;EKF;;非线性优化
基金资助：面向膝上截肢者融合智能下肢假肢的新型外骨骼机器人关键技术研究（61803272）
