一种基于数据质量综合评估的多传感器融合SLAM方法及系统

本发明涉及同步定位与地图构建技术领域，公开了一种基于数据质量综合评估的多传感器融合SLAM方法及系统，通过对激光雷达点云数据和相机图像数据进行多维度质量评估，评估指标包括点云的场景退化程度、视场完整度、强度信息熵，以及图像的清晰度、自身相似度和自然质量，采用主客观权重融合方法计算各指标的综合权重，并根据点云数据和图像数据的综合质量得分，动态选择激光雷达位姿、视觉传感器位姿或IMU积分位姿增量作为初始值，进行点云与地图的匹配优化和全局位姿图优化。本发明通过实时评估传感器数据质量并动态调整融合策略，显著提高了SLAM系统在复杂环境下的定位精度和鲁棒性，同时降低了计算复杂度。