基于异构数据融合的SLAM 研究综述

主要观点总结

文章概述了激光与视觉SLAM技术的发展及在军事和民用领域的应用现状。文章提到单一传感器SLAM技术的局限性，并强调了激光与视觉融合以及多传感器融合的SLAM技术将是未来的主流方向。文章回顾了SLAM技术的发展历程，分析了激光雷达与视觉的硬件信息，介绍了多传感器融合方案，包括基于不确定度、基于特征以及基于深度学习的融合方法，并概述了其在复杂场景中的优异性能以及对未来的展望。

关键观点总结

关键观点1: 激光与视觉SLAM技术的现状和应用领域

文章介绍了激光与视觉SLAM技术经过几十年的发展，已经较为成熟，并被广泛应用于军事和民用领域。

关键观点2: 单一传感器SLAM技术的局限性

文章指出单一传感器的SLAM技术存在局限性，如激光SLAM不适用于周围存在大量动态物体的场景，而视觉SLAM在低纹理环境中鲁棒性差。

关键观点3: 激光与视觉融合以及多传感器融合的SLAM技术

文章强调了激光与视觉甚至是更多传感器融合的SLAM技术将是未来的主流方向，并介绍了多传感器融合方案，包括基于不确定度、基于特征以及基于深度学习的融合方法。

关键观点4: SLAM技术的发展历程和硬件信息

文章回顾了SLAM技术的发展历程，分析了激光雷达与视觉的硬件信息，并给出了一些经典的开源算法与数据集。

关键观点5: 多传感器融合方案的优异性能和未来展望

文章概述了多传感器融合方案在复杂场景中的优异性能，并对未来发展作出了展望。

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