【摘 要】
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现有的栅格地图拼接方法在地图重叠区域较小、地图特征较少、地图存在自相似性和非刚性形变的情况下匹配精度往往会大幅度下降甚至失配，本文提出了一种融合图特征的多机器人栅格地图拼接方法。首先，提取待匹配栅格地图的ORB特征点并粗匹配，接下来建立ORB特征点之间的中值K近邻图；然后建立最优传输目标函数并融合ORB特征和图特征构建传输代价矩阵，同时建立增广节点筛选通过Sinkhorn算法求解最优匹配，RANS
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现有的栅格地图拼接方法在地图重叠区域较小、地图特征较少、地图存在自相似性和非刚性形变的情况下匹配精度往往会大幅度下降甚至失配，本文提出了一种融合图特征的多机器人栅格地图拼接方法。首先，提取待匹配栅格地图的ORB特征点并粗匹配，接下来建立ORB特征点之间的中值K近邻图；然后建立最优传输目标函数并融合ORB特征和图特征构建传输代价矩阵，同时建立增广节点筛选通过Sinkhorn算法求解最优匹配，RANSAC算法求解两张栅格地图之间的刚体变换，实现多机器人栅格地图的配准和拼接。本文通过实验验证了本文方法具备
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