《表3 本文算法与2种代表性单传感器里程计方法的累积误差比较》

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《单目相机-3维激光雷达的外参标定及融合里程计研究》

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根据里程计轨迹可以将机器人采集到的图像和3维点云配准到同一个坐标系下，建立场景的彩色3维地图．图9（a）～（c）分别展示了办公室、天井和教学楼外草坪的建图结果．为了更好地评估本文算法的性能，本文将其与具有代表性的激光里程计算法LOAM[33]和视觉里程计算法ORB-SLAM[32]进行了对比．由于ORB-SLAM算法缺乏尺度信息，因此本文在和ORB-SLAM算法进行对比时，将算法估计的总里程与总里程真值的比值作为尺度因子．实验结果如表3所示，本文算法的精度优于LOAM算法，说明视觉特征的引入能够有效避免算法陷入局部最优；本文算法的精度同样优于ORB-SLAM算法，说明深度信息的引入能够有效提升视觉特征的描述能力．