【摘 要】
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由于SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)算法能够在陌生环境中进行高精准度的实时定位以及对当前环境进行重建地图的特点,SLAM技术逐渐成为当前研究热点。本文主要研究基于图优化的同时定位与地图创建,即SLAM创建中非线性图优化的算法。在基于图优化的SALM问题中,最主要的就是解决非线性最小二乘问题。本文对非线性最小二乘问题的算法和常见的非线性优化方案进
【基金项目】
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2018年江苏省高等学校自然科学研究面上资助项目《基于SLAM的多人增强现实技术研究》(18KJB520053),2019年江苏省大学生创新创业训练计划项目(201913687003Y),2019传媒技术学院院级项目(2019KYJK004,2019KYJG002)
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由于SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)算法能够在陌生环境中进行高精准度的实时定位以及对当前环境进行重建地图的特点,SLAM技术逐渐成为当前研究热点。本文主要研究基于图优化的同时定位与地图创建,即SLAM创建中非线性图优化的算法。在基于图优化的SALM问题中,最主要的就是解决非线性最小二乘问题。本文对非线性最小二乘问题的算法和常见的非线性优化方案进行阐述与分析,分析最速下降法、高斯—牛顿法、列文伯格—马夸尔特法的原理和步骤,总结比较三种方法的特征和缺
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