差速轮式机器人融合编码器RGB-D SLAM系统

Zhanghao Zhu等作者提出一种紧耦合视觉-惯性-编码器RGB-D SLAM系统，用于差速轮式机器人。针对纯视觉SLAM在特征点暂时缺失和快速运动时容易失败的问题，作者为编码器建立生成式测量模型，推导最大后验估计表达式及优化所需雅可比，并将其与视觉、惯性信息紧耦合。 作者称，在自建数据集上测试，实时状态估计的均方根误差约为2-7 cm；源代码和含编码器信息的数据集已公开。该文为发表在IEEE Sensors Journal 2022的作者接受稿，测试仅限自建数据集，未报告与其他系统的对比或实机长期运行结果。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。