AELVI-SLAM: LiDAR–visual–inertial SLAM for autonomous exploration in multiple agricultural scenarios

Accurate simultaneous localization and mapping (SLAM) algorithms are essential for enhancing the operational efficiency of agricultural robots. However, existing SLAM methods are vulnerable to dynamic disturbances and cumulative drift in complex agricultural environments. Moreover, traditional SLAM...

Szczegółowa specyfikacja

Opis bibliograficzny

Główni autorzy:	Zhenyu Huang, Jiayi Cai, Ningyuan Yang, Zhongren Li, Yong He, Yuzhen Wei, Zhi Wang, Xuping Feng
Format:	Artigo
Język:	Inglês
Wydane:	KeAi Communications Co., Ltd. 2026-06-01
Seria:	Artificial Intelligence in Agriculture
Hasła przedmiotowe:	Automatic navigation Simultaneous localization and mapping Autonomous exploration Agricultural robots Multi-sensor fusion
Dostęp online:	http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S258972172600036X
Etykiety:	Dodaj etykietę Nie ma etykietki, Dołącz pierwszą etykiete!