摘要：为了进一步提升同步定位与建图（SLAM）技术的性能，研究分析SLAM中视觉和激光信息的融合应用：指出SLAM技术广泛应用于自动驾驶、智能机器人等移动平台的自主导航定位过程，视觉相机和激光雷达（LiDAR）作为最常用的感知传感器，各有优劣，融合二者数据能增强SLAM系统的鲁棒性和准确性；然后在分析视觉和激光信息融合需求的基础上，结合SLAM工作流程，重点从里程计、回环检测及地图构建3个关键环节探讨视觉和激光信息融合方法；最后分析SLAM中将图像与点云融合所面临的挑战，并对未来的技术发展方向进行展望。
文章目录
0 引言
1 SLAM技术及不同系统传感器原理
1.1 SLAM概述
1.2 视觉相机和激光雷达的工作原理
1.3 视觉相机和激光雷达时空同步
2 使用视觉和激光信息的里程计
2.1 激光提供深度先验及视觉辅助点云校正
2.2 借助视觉信息进行动态点云滤除
2.3 语义约束点云位姿优化
3 使用视觉和激光信息的回环检测
3.1 联合使用视觉和激光特征
3.2 融合图像和点云特征构建描述子
4 使用视觉和激光信息的地图构建
4.1 语义点云地图
4.2 语义栅格地图
5 未来技术发展趋势
6 结束语
