【摘 要】
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可靠的定位与导航是实现自动驾驶的先决条件。单车视觉同时定位与建图（SLAM）技术能够在GNSS拒止的情况下实现车辆的定位，但累积误差会随运行时间逐渐增加，难以持续准确完成定位任务。通过多车协同视觉SLAM可以提升定位效果。本文提出了一种鲁棒、轻量化的分布式多车协同视觉SLAM系统，该系统以ORBSLAM2作为视觉里程计，利用NetVLAD全局图像描述子实现多车间共视区域识别和数据关联；提出了一种基
【基金项目】
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国家自然科学基金（52002026）资助；
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可靠的定位与导航是实现自动驾驶的先决条件。单车视觉同时定位与建图（SLAM）技术能够在GNSS拒止的情况下实现车辆的定位，但累积误差会随运行时间逐渐增加，难以持续准确完成定位任务。通过多车协同视觉SLAM可以提升定位效果。本文提出了一种鲁棒、轻量化的分布式多车协同视觉SLAM系统，该系统以ORBSLAM2作为视觉里程计，利用NetVLAD全局图像描述子实现多车间共视区域识别和数据关联；提出了一种基于数据相似性和结构一致性的方法，实现多车间闭环离群值剔除；提出了一种分布式位姿图优化方法，提高多车协同定位精度。经过自主搭建平台所采集的真实数据以及KITTI数据集测试，该系统相较于已有的主流视觉SLAM算法以及协同SLAM算法均具有更高的定位精度。
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