简介： 本发明公开了一种基于拓展卡尔曼滤波的多传感器融合SLAM方法，针对走廊相似场景下，激光SLAM算法由于观测数据的相似性，算法性能将严重劣化，甚至完全失效的问题，本发明将里程计和IMU的数据进行预处理，通过拓展卡尔曼滤波将两者的位姿信息融合，作为激光雷达扫描匹配更精确的迭代初始位姿；为验证本算法的性能，在Melodic版本的ROS(Robot Operating System)搭建了Gazebo仿真实验环境，通过仿真实验对比，验证了算法的鲁棒性和有效性。