摘要： 为提高无人车的避障能力，使其能够在构建的地图环境中高效地进行自动定位和路径规划，提出一种多传 感器融合的无人车ＳＬＡＭ系统。对于障碍物监测，采用激光雷达与深度相机信息融合的方法构建地图，以融合得到 更精准的栅格图。搭建了履带式差速底盘运动学模型，通过融合ＩＭＵ数据提高位姿估计精度；分析了贝叶斯推理方 法，在决策层以该方法有效融合激光雷达与深度相机的数据；提出基于卡尔曼滤波算法动态调整权重将雷达与相机 的后验概率融合，得到最终的地图栅格信息。最后，根据融合后的数据构建地图并实现自主导航的功能。通过对比 实验发现，改进的多传感器融合建图算法定位精度综合提高了９１．６７％，实时的整体性能提升了５４．４６％，栅格建图 完整性提升了６．５９％。

关键词: 贝叶斯算法；融合建图；激光雷达；深度相机；ＲＯＳ

中图分类号: 

• ＴＰ２４２．２