SLAM ｜ SLAM中松耦合与紧耦合技术对比分析
文章目录
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- 一、核心定义与技术原理
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- 1.1 松耦合（Loose Coupling）
- 1.2 紧耦合（Tight Coupling）
- 二、技术特征对比
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- 2.1 数据融合层级差异
- 2.2 算法实现差异
- 三、性能与资源消耗对比
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- 3.1 核心性能指标
- 3.2 资源需求分析
- 四、典型应用场景
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- 4.1 松耦合适用场景
- 4.2 紧耦合适用场景
- 五、技术选型决策指南
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- 5.1 关键选择因素
- 5.2 混合耦合架构趋势
- 六、典型算法案例对比
- 总结
一、核心定义与技术原理
1.1 松耦合（Loose Coupling）
核心思想：各传感器独立处理数据，仅在较高层次（如位姿估计结果）进行融合的策略[1]。
技术实现：
- 传感器数据通过独立前端处理生成中间结果（如视觉SLAM输出位姿、IMU积分得到运动轨迹）
- 采用卡尔曼滤波等方法对多源位姿结果进行融合优化[6]
- 典型流程：视觉PNP位姿估计 → IMU预积分轨迹 → 位姿层面融合[10]
1.2 紧耦合（Tight Coupling）
核心思想：在底层将多传感器原始数据（如图像特征点、IMU测量值）进行联合优化的融合策略[1]。
技术实现：
- 直接使用传感器原始观测构建统一状态估计模型
- 通过扩展卡尔曼滤波（EKF）或因子图优化（如Ceres/G2O）实现联合求解[22]
- 典型流程：视觉特征提取 → IMU预积分约束 → 构建联合目标函数优化[10]
二、技术特征对比
2.1 数据融合层级差异
| 对 |
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