本發(fā)明涉及機(jī)器人定位，具體為一種利用單錨點(diǎn)外置信源的融合定位建圖方法。

背景技術(shù)：

1、激光雷達(dá)和imu傳感器在機(jī)器人與自動(dòng)駕駛技術(shù)中被廣泛應(yīng)用。激光雷達(dá)具有直接獲取環(huán)境點(diǎn)云深度信息的能力，且不受光照條件影響，使其在環(huán)境感知和三維建圖中占據(jù)重要地位。同時(shí)，imu以其能提供高頻率的連續(xù)姿態(tài)信息，結(jié)合激光雷達(dá)傳感器，大幅提高了定位與建圖的精度。

2、這種結(jié)合形成的激光雷達(dá)慣性里程計(jì)在局部環(huán)境下表現(xiàn)良好，能夠?qū)崿F(xiàn)高精度地圖構(gòu)建和短期內(nèi)精確的運(yùn)動(dòng)軌跡跟蹤。然而，激光雷達(dá)慣性里程計(jì)系統(tǒng)在長(zhǎng)距離或較長(zhǎng)時(shí)間的運(yùn)動(dòng)中容易受到傳感器噪聲、漂移等影響，導(dǎo)致定位誤差累積。此外，在惡劣環(huán)境(如光線不足、灰塵較多等)下，純視覺(jué)或激光雷達(dá)系統(tǒng)的性能都會(huì)顯著下降。

3、回環(huán)檢測(cè)被廣泛應(yīng)用于糾正長(zhǎng)時(shí)間定位誤差。通過(guò)檢測(cè)機(jī)器人回到之前已經(jīng)探測(cè)過(guò)的區(qū)域，并根據(jù)之前的數(shù)據(jù)調(diào)整當(dāng)前位置，從而減少漂移。然而，回環(huán)檢測(cè)需要機(jī)器人在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中多次經(jīng)過(guò)相同或相似的場(chǎng)景，這對(duì)路徑設(shè)計(jì)有一定限制，很多場(chǎng)景難以滿足這一條件。此外，在數(shù)據(jù)匹配過(guò)程中，回環(huán)檢測(cè)和位姿優(yōu)化的計(jì)算資源消耗較大。

4、衛(wèi)星定位導(dǎo)航系統(tǒng)，例如全球定位系統(tǒng)(global?positioning?system，gps)和北斗定位導(dǎo)航系統(tǒng)等，可以與激光雷達(dá)慣性里程計(jì)進(jìn)行多傳感器信息融合來(lái)糾正軌跡漂移，在室外開(kāi)闊環(huán)境中效果顯著。然而在城市峽谷、森林或室內(nèi)等復(fù)雜環(huán)境中，衛(wèi)星導(dǎo)航信號(hào)往往受到遮擋，影響定位精度，因此，上述融合衛(wèi)星定位導(dǎo)航與激光雷達(dá)慣性里程計(jì)的系統(tǒng)，定能可靠性和準(zhǔn)確性顯著下降。

5、近年來(lái)，融合其他傳感器，如uwb的slam系統(tǒng)成為了多傳感器融合技術(shù)的研究熱點(diǎn)。相比gps，uwb傳感器能夠在衛(wèi)星導(dǎo)航信號(hào)不佳的區(qū)域提供更可靠的全局定位信息，因而被視為在無(wú)衛(wèi)星導(dǎo)航信號(hào)環(huán)境下提供全局定位的潛在技術(shù)。

6、現(xiàn)有技術(shù)方案如下：

7、為了增強(qiáng)激光雷達(dá)里程計(jì)的定位準(zhǔn)確性，減少軌跡飄移誤差，現(xiàn)有的技術(shù)方案主要有：

8、(1)gps融合方案：通過(guò)融合gps信號(hào)來(lái)校正lio系統(tǒng)的漂移在開(kāi)闊地帶效果較好，但在室內(nèi)或其他信號(hào)遮擋場(chǎng)景下，gps信號(hào)的不可用使得該方案的應(yīng)用受限。此外，gps設(shè)備本身也會(huì)增加系統(tǒng)的復(fù)雜性和成本。

9、(2)uwb融合方案：uwb能夠在無(wú)衛(wèi)星導(dǎo)航的環(huán)境中提供較為穩(wěn)定的位置信息，但是單純依賴uwb定位無(wú)法感知周圍環(huán)境并建立地圖，缺乏障礙物信息，無(wú)法實(shí)現(xiàn)安全導(dǎo)航。因此，隨著uwb技術(shù)的發(fā)展，開(kāi)始探索將uwb與激光雷達(dá)或視覺(jué)里程計(jì)系統(tǒng)相融合。目前，大多數(shù)融合方案采用松耦合的方式，即uwb通過(guò)多錨點(diǎn)進(jìn)行獨(dú)立定位，再與激光雷達(dá)或imu數(shù)據(jù)進(jìn)行后期對(duì)齊，一定程度上提高了系統(tǒng)精度。但松耦合方式未能充分利用傳感器之間的相關(guān)性，實(shí)時(shí)性和魯棒性較差。采用多錨點(diǎn)uwb部署，使得系統(tǒng)部署成本高。

10、與本發(fā)明方法最為相似的是thien?hoang?nguyen等人發(fā)表的論文“range-focused?fusion?of?camera-imu-uwb?for?accurate?and?drift-reducedlocalization”。該方法通過(guò)加入uwb因子，實(shí)現(xiàn)了單錨點(diǎn)uwb與視覺(jué)慣性里程計(jì)(vio)的緊耦合的融合方案，降低了系統(tǒng)漂移。然而，該方案的缺點(diǎn)是采用了基于視覺(jué)傳感器的slam，受環(huán)境光照和視覺(jué)特征的影響較大，在復(fù)雜環(huán)境中的性能有所限制；此外此方法對(duì)所有的uwb觀測(cè)數(shù)據(jù)都進(jìn)行處理，增加的數(shù)據(jù)處理與計(jì)算大大增大了系統(tǒng)的計(jì)算負(fù)擔(dān)和內(nèi)存資源占用。

11、現(xiàn)有技術(shù)的缺陷和不足：

12、(1)缺乏全局傳感器信息，無(wú)gps信號(hào)場(chǎng)景中的局限性：在復(fù)雜環(huán)境(如室內(nèi)、城市峽谷、森林、水下)中，gnss信號(hào)通常受到遮擋或干擾，導(dǎo)致基于gps的漂移校正方案失效。這使得現(xiàn)有的激光慣性里程計(jì)(lio)系統(tǒng)無(wú)法在這些場(chǎng)景中提供持續(xù)穩(wěn)定的精確定位，容易出現(xiàn)長(zhǎng)期的里程計(jì)漂移問(wèn)題。雖然lio系統(tǒng)在短期定位精度上表現(xiàn)良好，但其無(wú)法解決長(zhǎng)時(shí)間定位漂移。而在這些情況下，uwb(超寬帶)可以提供穩(wěn)定的全局測(cè)距信息，但現(xiàn)有方法未能有效利用這一優(yōu)勢(shì)。

13、(2)多uwb錨點(diǎn)方案的高部署成本與復(fù)雜性：現(xiàn)有的基于uwb的多傳感器融合slam系統(tǒng)通常需要部署多個(gè)uwb錨點(diǎn)來(lái)提供全局位置信息。這樣的多錨點(diǎn)方案雖然能夠提高定位精度，但也顯著增加了系統(tǒng)的部署復(fù)雜性和成本，特別是在大規(guī)模或復(fù)雜場(chǎng)景中布置多個(gè)錨點(diǎn)困難且不具備經(jīng)濟(jì)性。

14、(3)現(xiàn)有融合uwb的slam系統(tǒng)重，采用的基于濾波器的方法不夠魯棒：現(xiàn)有依賴于濾波器(如擴(kuò)展卡爾曼濾波器ekf)進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)的方法，基于遞歸的方式更新當(dāng)前狀態(tài)，無(wú)法回溯歷史數(shù)據(jù)并調(diào)整過(guò)去的估計(jì)。如果初始估計(jì)存在誤差，隨著時(shí)間推移，系統(tǒng)狀態(tài)可能逐步偏離真實(shí)軌跡，導(dǎo)致精度下降。此外，濾波器方法在處理多傳感器信息時(shí)，較難實(shí)現(xiàn)全局最優(yōu)估計(jì)，魯棒性有限。

15、(4)現(xiàn)有的單錨點(diǎn)uwb融合視覺(jué)慣性里程計(jì)的方法，具有視覺(jué)感知環(huán)境容易受到光照、紋理等影響，導(dǎo)致方法的適應(yīng)性和可靠性不足。此外，現(xiàn)有的方法對(duì)所有的uwb觀測(cè)數(shù)據(jù)都進(jìn)行處理，增加的數(shù)據(jù)處理與計(jì)算大大增大了系統(tǒng)的計(jì)算負(fù)擔(dān)和內(nèi)存資源占用，不利于在計(jì)算資源有限的機(jī)器人平臺(tái)上部署。

16、可靠的定位與建圖是智能移動(dòng)機(jī)器人和智能車輛的核心功能之一。在衛(wèi)星導(dǎo)航失效的場(chǎng)景下，主要依賴機(jī)器人自身的傳感器進(jìn)行定位和建圖，常用的主要傳感器包括相機(jī)、激光雷達(dá)等。其中，基于激光雷達(dá)傳感器和慣性測(cè)量單元(inertial?measurement?unit，imu)傳感器的激光慣性里程計(jì)(lidar?inertial?odometry，lio)和同時(shí)定位與建圖(simultaneous?localization?and?mapping，slam)是較好的解決方案。相較于基于視覺(jué)相機(jī)的方案，激光雷達(dá)傳感器能夠直接獲取環(huán)境中特征點(diǎn)的深度信息，并且不受光照條件的影響，因此，在魯棒性、精度和計(jì)算資源消耗方面，這類方案相較于視覺(jué)里程計(jì)(visualodometry，vo)具有顯著優(yōu)勢(shì)。

17、然而，由于傳感器噪聲和計(jì)算誤差的存在，基于激光雷達(dá)的定位建圖系統(tǒng)不可避免地隨著時(shí)間的推移而產(chǎn)生累積漂移。回環(huán)檢測(cè)是糾正累積漂移的常用手段之一，但它對(duì)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)軌跡有要求，需要有重訪同一場(chǎng)景的軌跡，并且回環(huán)以及位姿優(yōu)化需要占用大量計(jì)算資源。此外，回環(huán)檢測(cè)的本質(zhì)是將累積誤差沿軌跡分布，無(wú)法實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)修正。因此，在短時(shí)間內(nèi)恢復(fù)歷史關(guān)鍵幀的軌跡仍然非常必要。

18、在光照不足、結(jié)構(gòu)相似等復(fù)雜環(huán)境下，引入超寬帶(ultra?wide?band，uwb)技術(shù)可以為激光雷達(dá)慣性里程計(jì)(lio)系統(tǒng)提供穩(wěn)定、可靠的距離信息，提升定位與建圖的性能。目前，已有工作大多數(shù)方法采用松耦合方式實(shí)現(xiàn)，即uwb通過(guò)多錨點(diǎn)定位獨(dú)立估計(jì)空間中的位置，再與lio或vio系統(tǒng)的位姿進(jìn)行對(duì)齊和融合。這種基于多錨點(diǎn)的松耦合方式盡管能提高定位精度，但會(huì)增加系統(tǒng)的部署成本和復(fù)雜性，難以在大規(guī)模場(chǎng)景和輕量化計(jì)算的機(jī)器人系統(tǒng)中部署。

19、本發(fā)明旨在解決智能移動(dòng)機(jī)器人和智能車輛在無(wú)衛(wèi)星導(dǎo)航信號(hào)環(huán)境下進(jìn)行可靠定位與建圖的技術(shù)難題。

20、(1)許多機(jī)器人導(dǎo)航場(chǎng)景(如室內(nèi)、隧道、森林等)沒(méi)有衛(wèi)星導(dǎo)航信號(hào)，無(wú)法通過(guò)衛(wèi)星導(dǎo)航實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確定位。

21、(2)現(xiàn)有的基于激光雷達(dá)傳感器和慣性測(cè)量單元的激光慣性里程計(jì)(lio)和同時(shí)定位與建圖(slam)方案，雖能實(shí)現(xiàn)無(wú)衛(wèi)星導(dǎo)航場(chǎng)景下的定位與建圖，但存在軌跡的累積漂移問(wèn)題，即現(xiàn)有激光雷達(dá)slam方案容易出現(xiàn)隨時(shí)間累積的誤差漂移，尤其是在長(zhǎng)時(shí)間沒(méi)有出現(xiàn)回環(huán)檢測(cè)的場(chǎng)景下，誤差會(huì)逐漸積累，從而影響建圖的準(zhǔn)確性。

22、(3)增加超寬帶uwb輔助定位，并與lio或基于激光的slam進(jìn)行多傳感器融合，有助于增強(qiáng)定位可靠性與準(zhǔn)確性，但現(xiàn)有方法通常依賴多個(gè)uwb錨點(diǎn)來(lái)提供精確的位置信息，導(dǎo)致部署成本高且復(fù)雜。現(xiàn)有方法對(duì)所有觀測(cè)到的uwb數(shù)據(jù)都進(jìn)行處理和融合，增加了系統(tǒng)的計(jì)算負(fù)擔(dān)，不利于在計(jì)算資源受限的機(jī)器人平臺(tái)上部署。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為解決當(dāng)前存在技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明的主要目的在于提供一種利用單錨點(diǎn)外置信源的融合定位建圖方法，此方法融合3d激光雷達(dá)(lidar)、慣性測(cè)量單元(imu)和超寬帶(uwb)傳感器的多傳感器同步定位與地圖構(gòu)建(slam)系統(tǒng)，有效提高移動(dòng)機(jī)器人在復(fù)雜環(huán)境中的定位精度和軌跡估計(jì)性能；本發(fā)明通過(guò)因子圖優(yōu)化方法，結(jié)合三種傳感器的數(shù)據(jù)，提供了一個(gè)魯棒且高效的定位方案。

2、為了實(shí)現(xiàn)上述的技術(shù)特征，本發(fā)明的目的是這樣實(shí)現(xiàn)的：一種利用單錨點(diǎn)外置信源的融合定位建圖方法，包括以下步驟：

3、步驟1：布設(shè)uwb錨點(diǎn)；保證移動(dòng)機(jī)器人能夠?qū)崟r(shí)獲取uwb信息；

4、步驟2：移動(dòng)機(jī)器人初始化；通過(guò)移動(dòng)機(jī)器人上自帶的imu獲取當(dāng)前位姿的估計(jì)，并與初始雷達(dá)點(diǎn)云融合，獲取初始位姿；

5、步驟3：前端點(diǎn)云地圖處理；雷達(dá)點(diǎn)云經(jīng)校正和特征提取后，判斷是否為關(guān)鍵幀，如果是則更新歷史關(guān)鍵幀數(shù)據(jù)，并進(jìn)行點(diǎn)云配對(duì)；

6、步驟4：uwb測(cè)距信息處理；對(duì)接收到的uwb測(cè)距信息進(jìn)行異常點(diǎn)剔除、滑動(dòng)平均濾波和數(shù)據(jù)對(duì)齊處理；

7、步驟5：關(guān)鍵幀判斷；當(dāng)機(jī)器人位移超過(guò)s或旋轉(zhuǎn)角度超過(guò)r，或者時(shí)間間隔超過(guò)t時(shí)，選擇當(dāng)前幀作為關(guān)鍵幀，以優(yōu)化計(jì)算效率和全局地圖的構(gòu)建；

8、步驟6：后端因子圖優(yōu)化；使用因子圖優(yōu)化算法對(duì)imu、lidar關(guān)鍵幀和uwb關(guān)鍵幀時(shí)刻數(shù)據(jù)進(jìn)行整合優(yōu)化，輸出點(diǎn)云地圖和位姿結(jié)果，此過(guò)程結(jié)合了imu、lidar和uwb數(shù)據(jù)，通過(guò)優(yōu)化算法輸出最終的位姿和點(diǎn)云地圖。

9、步驟1具體包括：在待定位的環(huán)境中布設(shè)一個(gè)靜態(tài)的uwb錨點(diǎn)。錨點(diǎn)應(yīng)放置在機(jī)器人視線范圍內(nèi)，并接入電源。確保uwb錨點(diǎn)與移動(dòng)機(jī)器人上所攜帶的uwb標(biāo)簽處于同一工作頻率和模式下。

10、步驟2具體包括：開(kāi)啟移動(dòng)機(jī)器人設(shè)備，控制移動(dòng)機(jī)器人在uwb錨點(diǎn)可視的情況下移動(dòng)，移動(dòng)機(jī)器人獲取imu數(shù)據(jù)并進(jìn)行imu預(yù)積分處理，通過(guò)imu里程計(jì)計(jì)算當(dāng)前位姿，并設(shè)置初始位置和姿態(tài)估計(jì)。

11、步驟3具體包括：在機(jī)器人移動(dòng)過(guò)程中，通過(guò)攜帶的激光雷達(dá)實(shí)時(shí)獲取lidar點(diǎn)云數(shù)據(jù)并進(jìn)行點(diǎn)云校正處理，通過(guò)濾波去噪、畸變矯正操作后，從校正處理后的點(diǎn)云中提取特征點(diǎn)，根據(jù)提取的特征點(diǎn)進(jìn)行點(diǎn)云配準(zhǔn)，并依據(jù)特征點(diǎn)判斷當(dāng)前幀是否為關(guān)鍵幀：如果是關(guān)鍵幀，則更新歷史關(guān)鍵幀數(shù)據(jù)；如果不是，繼續(xù)更新當(dāng)前點(diǎn)云地圖。

12、步驟4具體包括：在移動(dòng)機(jī)器人平臺(tái)上，imu和uwb標(biāo)簽安裝在同一剛性物體上，故uwb天線和imu之間的平移偏移能夠忽略，因此uwb標(biāo)簽與uwb錨點(diǎn)之間的距離測(cè)量直接反映了靜態(tài)錨點(diǎn)和機(jī)器人之間的距離變化，機(jī)載電腦通過(guò)有線連接獲取uwb測(cè)距信息，并進(jìn)行異常點(diǎn)剔除處理，對(duì)剔除異常點(diǎn)后的uwb數(shù)據(jù)進(jìn)行滑動(dòng)窗口平均濾波處理，將經(jīng)過(guò)濾波的uwb錨點(diǎn)數(shù)據(jù)與其他數(shù)據(jù)對(duì)齊時(shí)間。

13、步驟5中s取值為0.5m，r取值為0.1弧度，t取值為1s。

14、步驟6具體包括：使用因子圖優(yōu)化算法對(duì)imu、lidar和uwb數(shù)據(jù)進(jìn)行整合優(yōu)化；imu因子、lidar因子和uwb因子構(gòu)成了因子圖的基本單元；所述imu因子利用來(lái)自慣性測(cè)量單元的數(shù)據(jù)來(lái)估計(jì)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，并為持續(xù)的姿態(tài)估計(jì)提供基本的動(dòng)態(tài)信息；所述lidar因子利用來(lái)自3d?lidar的數(shù)據(jù)進(jìn)行精確的空間定位，幫助系統(tǒng)構(gòu)建環(huán)境地圖并以高精度優(yōu)化軌跡；所述uwb因子利用uwb傳感器提供的距離測(cè)量信息，以約束機(jī)器人相對(duì)于靜態(tài)錨點(diǎn)的位置估計(jì)；結(jié)合imu、lidar和uwb數(shù)據(jù)，輸出最終的位姿和點(diǎn)云地圖。

15、所述imu因子具體為：

16、通過(guò)在兩個(gè)lidar幀i和j之間對(duì)imu數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)積分，得到以下增量：

17、速度增量δvij：

18、

19、位移增量δpij：

20、

21、旋轉(zhuǎn)增量δrij：

22、

23、主要優(yōu)化參數(shù)是imu的偏置；

24、式中，幀i時(shí)刻的旋轉(zhuǎn)矩陣的轉(zhuǎn)置，表示從世界坐標(biāo)系到幀i坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換；

25、vj：幀j時(shí)刻的速度向量；

26、vi：幀i時(shí)刻的速度向量；

27、g：重力加速度向量，是在世界坐標(biāo)系中的固定向量；

28、δtij：幀i和幀j之間的時(shí)間差，表示imu數(shù)據(jù)的積分時(shí)間；

29、pj：幀j時(shí)刻的位移向量；

30、pi：幀i時(shí)刻的位移向量；

31、δpij：表示幀i到幀j之間的位移增量，反映了在這段時(shí)間內(nèi)設(shè)備的位置變化；

32、重力對(duì)物體在時(shí)間δtij內(nèi)造成的位置變化；

33、rj：為幀j時(shí)刻的旋轉(zhuǎn)矩陣。

34、所述lidar因子：

35、lidar掃描通過(guò)評(píng)估局部區(qū)域內(nèi)的點(diǎn)粗糙度來(lái)提取平面特征和邊緣特征；低粗糙度的點(diǎn)被分類為平面特征：高粗糙度的點(diǎn)被分類為邊緣特征：時(shí)間i的lidar幀中的完整特征集表示為：

36、

37、為提高計(jì)算效率，采用關(guān)鍵幀策略：只有姿態(tài)變化顯著的幀會(huì)被選為關(guān)鍵幀，并添加到因子圖中進(jìn)行優(yōu)化，滑動(dòng)窗口方法選擇最近的n個(gè)關(guān)鍵幀進(jìn)行運(yùn)動(dòng)估計(jì)，并將它們映射到全局坐標(biāo)系w，表示為mi＝{fi-n，…，fi}，對(duì)應(yīng)的變換矩陣為{ti-n，…，ti}，mi包含平面特征：和邊緣特征兩種地圖，為了計(jì)算lidar幀fi+1的變換，首先將轉(zhuǎn)換到全局坐標(biāo)系w，得到使用的是imu預(yù)測(cè)的變換，然后識(shí)別mi中相應(yīng)的平面或邊緣特征，點(diǎn)到線和點(diǎn)到平面的距離定義如下：

38、點(diǎn)到線距離：

39、

40、點(diǎn)到平面距離：

41、

42、其中，k，u，v，w是特征點(diǎn)的索引，對(duì)于平面特征來(lái)說(shuō)，是中的對(duì)應(yīng)點(diǎn)；和是中對(duì)應(yīng)于中的的邊緣點(diǎn)，激光雷達(dá)傳感器位姿通過(guò)使用高斯-牛頓法最小化這些距離來(lái)估計(jì)，并將估計(jì)的位姿作為約束添加到激光雷達(dá)傳感器里程計(jì)的因子圖中。

43、所述uwb因子：

44、uwb傳感器提供的是與靜態(tài)錨點(diǎn)的距離信息，通過(guò)靜態(tài)錨點(diǎn)位置估計(jì)，能夠獲得靜態(tài)錨點(diǎn)的全局坐標(biāo)pa，uwb因子主要用于約束機(jī)器人的位置估計(jì)，公式如下：

45、

46、式中，表示uwb傳感器的測(cè)距信息，pbk表示機(jī)器人在時(shí)間點(diǎn)k的位置信息。

47、本發(fā)明有如下有益效果：

48、1、提高系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性與魯棒性：本發(fā)明通過(guò)采用激光雷達(dá)(lidar)與慣性測(cè)量單元(imu)傳感器的緊耦合融合方案，結(jié)合超寬帶(uwb)傳感器提供的精確全局距離信息，提出了一種創(chuàng)新的多傳感器深度融合解決方案。這種融合方案通過(guò)實(shí)時(shí)同步和處理來(lái)自lidar、imu和uwb的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)環(huán)境的快速響應(yīng)和精確測(cè)量。與現(xiàn)有的松耦合方案相比，緊耦合融合能夠更有效地利用傳感器數(shù)據(jù)，減少誤差傳播，從而在動(dòng)態(tài)和復(fù)雜的環(huán)境中提供更準(zhǔn)確的定位信息。

49、2、適應(yīng)gnss信號(hào)受限環(huán)境：本發(fā)明特別適用于gnss信號(hào)受限或完全無(wú)法接收到gnss信號(hào)的環(huán)境，如室內(nèi)、城市峽谷或隧道等。在這些環(huán)境中，利用uwb傳感器能夠提供精確的距離測(cè)量，與lidar和imu的數(shù)據(jù)融合后，即使在沒(méi)有g(shù)ps信號(hào)的情況下，也能實(shí)現(xiàn)高精度的定位和導(dǎo)航，確保系統(tǒng)在這些挑戰(zhàn)性環(huán)境中的可靠性和準(zhǔn)確性。

50、3、減少系統(tǒng)的計(jì)算負(fù)擔(dān)：本發(fā)明通過(guò)采用更高效的uwb信息融合方式，僅在激光雷達(dá)的關(guān)鍵幀中引入uwb因子，大幅降低了計(jì)算資源的占用；相比現(xiàn)有的回環(huán)檢測(cè)方案，本發(fā)明簡(jiǎn)化了歷史數(shù)據(jù)的匹配和驗(yàn)證過(guò)程，避免了大規(guī)模數(shù)據(jù)對(duì)計(jì)算資源的消耗。因此，本發(fā)明提升了系統(tǒng)的工作效率和響應(yīng)速度，從而在保持高精度定位的同時(shí)減輕了計(jì)算負(fù)擔(dān)。