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一种基于多波束声呐的水下同步定位与地公开了一种基于多波束声呐的水下同步定位与2采用基于恒虚警率CFAR的检测技术，通过使用滑动窗口的形式确定使用Dbscan算法进行聚类，用于在给定数据集中发现高密度的区保留点云数目大于Ptsthreshold的在生成高斯块后，建立一个描述一张图片的高斯信息和邻接首先，搭建仿真环境进行模拟实验室的水池环境和机器人环境验证上述所提出的算2.根据权利要求1所述的一种基于多波束声呐的水下同步定位与地图构建方法，其特3.根据权利要求2所述的一种基于多波束声呐的水下同步定位与地图构建方法，其特4.根据权利要求3所述的一种基于多波束声呐的水下同步定位与地图构建方法，其特345回环检测获得非顺序因子加入到后端进行优化；同时为了解决ICP求解过程中陷入局部最67[0065]图29是本发明SLAM预测轨迹和现有BruceSLAM算法及动T8坐标系的原点设置与机器人的原点一致，记声呐坐标系的原点为O，其三个轴方向定义如9其划分为不同的簇，能够有效处理噪声点和密度不均匀的数据和不受初始化参数的影响，[0167]如图8所示是不同的Rmax对图密集程度的影响情况，第一列为体素滤波后的源点[0173]最终，将获取得到的descriptor1,descriptor2,...，descriptorm存储到[0175]基于步骤S23获得descriptors1和descriptors2前后两张图的描述子后，提出一种算法对两个描述子进行配准，简称GP(GraphMatching)算法，如图12所示。在遍历[0176]S241、首先使用相似度算法计算两个顶点的描述子descriptori和de相似度，获取得分score，通过公式(21)、(22)计算，其中m，n分别为descriptori和diff为给定参数角度阈值，参数随着机器人的运动速度来调整，以和航迹推算那边的关键帧距离生成条件保持一致，[0202]第二项描述了在给定的现有点云或地图Pt的情况下xt处观察到点云Ps的概率，如[0209]本发明提出一种基于图匹配建立描述子后计算描述子相似度寻找匹配点的GP算法，之后使用ICP优化获得初始的预测变换矩阵T0。定位为优化后的位姿，此时即此时长直线特征末端一般会出现一些高亮的回波点，而使用Akaze(Accelerated_KAZE)算[0224]通过GP算法提取匹配点，Akaze算法提取匹配点两套系统分别并行计算前后两帧z。中，两个连续姿态xk-1和xk之间的顺序因子可以用过在这两个时刻收集到的两个点云进行[0249]因子图其核心思想是通过根据里程计和不同传感器的测量信息对机器人和周围通过对比三者的轨迹误差，可以见到本发明GPSLAM预测轨迹与真实轨迹的平均误差mean回环检测获得非顺序因子加入到后端进行优化；同时为了解决ICP求解过程中陷入局部最[0291]最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术

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