题目：紧耦合多源同步定位与地图构建的融合优化关键问题研究

摘要：同步定位与地图构建（SLAM）是移动目标通过对未知环境的不断传感，既估算自身位 置，又学习环境特征点位置的自学习优化问题。在虚拟现实、自动驾驶等广泛新型需求下 ，面临高精度、低延迟、高可靠性的新需求和挑战。融合多源信号改善SLAM性能是解决上 述需求的主要手段，但现有融合方法，主要通过各信号分别计算目标位置姿态，在位姿层 面进行融合，称为松耦合方法，其性能仍然难以满足实际要求。本课题更深入挖掘多源信 号间时空相关性，将融合深入各子算法设计，研究紧耦合的多源融合SLAM方法。具体的， 在信号处理、特征帧提取、姿态更新、闭环检测、整体优化每一细节，充分利用多源信号 之间的互补性和相关性，研究1）动态耦合时间窗提取优化方法；2）基于联合状态概率滤 波的SLAM方法；3）基于图优化多源融合SLAM方法；4）算法复杂度降低优化方法，以实现 紧耦合、高刷新率、高精度、高可靠性的SLAM方法和系统。 编号：61672524 时间：2017-2020