- 主要内容如下：
- 无人机集群SLAM技术概述：介绍无人机集群SLAM的基本概念、重要性及面临的挑战，使用表格对比不同传感器配置的特点。
- 多传感器融合与协同SLAM架构：分析集中式、分布式和混合式协同架构的特点，使用表格对比不同架构的优缺点。
- 视觉协同SLAM的技术进展：总结直接法视觉里程计、语义视觉SLAM和视觉惯性里程计等技术进展，使用表格对比不同视觉SLAM方案。
- 激光雷达协同SLAM的技术进展：探讨高带宽激光雷达里程计、多层次地图优化和即时融合建图等技术突破，使用表格对比不同激光雷达SLAM方案。
- 集群SLAM技术的挑战与应对策略：分析通信约束、数据关联、资源限制和环境动态性等挑战及解决方案。
- 未来发展趋势：展望深度学习与端到端导航、异构集群协同定位、节能与计算优化以及标准化与开源生态等方向。
无人机视觉/激光雷达集群SLAM技术进展综述
文章目录
- 无人机视觉/激光雷达集群SLAM技术进展综述
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- 1 引言
- 2 多传感器融合与协同SLAM架构
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- 2.1 集中式协同架构
- 2.2 分布式协同架构
- 2.3 混合式协同架构
- 3 视觉协同SLAM的技术进展
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- 3.1 直接法视觉里程计
- 3.2 语义视觉SLAM
- 3.3 视觉惯性里程计（VIO）
- 4 激光雷达协同SLAM的技术进展
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- 4.1 高带宽激光雷达里程计
- 4.2 多层次地图优化
- 4.3 即时融合与建图
- 5 集群SLAM技术的挑战与应对策略
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- 5.1 通信约束下的协同策略
- 5.2 数据关联与地图融合
- 5.3 资源限制与算法效率
- 5.4 环境动态性与系统鲁棒性
- 6 未来发展趋势
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- 6.1 深度学习与端到端导航
- 6.2 异构集群协同定位
- 6.3 节能与计算优化
- 6.4 标准化与开源生态
- 7 结论
1 引言
随着无人机技术由单机操作向集群协同模式转变，其对环境感知、定位精度与建图效率的要求也日益提高。同时定位与地图构建（SLAM）作为无人机自主导航的核心技术，面临着前所未有的挑战与机遇。视觉传感器和激光雷达（LiDAR）作为主要感
