仪器仪表学报

作者：陈昌川，全锐杨，张 谦，夏佩敏，乔 飞

单位：陈昌川,1. 重庆邮电大学通信与信息工程学院,,全锐杨,1. 重庆邮电大学通信与信息工程学院,,张 谦,2. 清华大学电子工程系,,夏佩敏,3. 北京交通大学软件学院,,乔 飞,2. 清华大学电子工程系,

关键词：多机协同;轻量化;可扩展性;定位精度

基金：国家自然科学基金重点项目(92164203)、重庆市研究生教育教学改革研究重点项目(yjg192019)、清华大学-宁夏银川水联网数字治水联合研究院基金(SKL-IOW-2020TC2003)项目资助

视觉多机协同即时定位与地图构建(SLAM)主要以相机作为传感器,并通过多机器人合作实现定位与建图。然而,在面对复杂环境时前端计算量过大,易导致整体系统精度不理想。启发于REVO和SVO算法的轻量化特点,提出一种基于轻量化智能的多机协同SLAM系统,旨在降低前端计算资源的同时提升系统可扩展性。提出改进REVO算法—L-REVO,通过轻量化改进实现前端实时运行;将L-REVO融合CCMSLAM系统后端,提出一种完整的多机协同SLAM架构;调整前端传感器和算法,分别验证前端为同构或异构时对系统性能的影响。在公开数据集TUM上,相比CCMSLAM系统,该系统两种模式下定位精度分别提高了59.4%和31.6%,能效比提升了8倍。最后,将该系统用于室内场景实验,前端功耗仅1.43W,验证了所提系统的可行性和有效性。

来源：2022年第12期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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