1.一种基于激光SLAM和视觉SLAM地图融合方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：

步骤一，数据采集与读取

通过IMU采集机器人的加速度和角速度；机器人的双目摄像头进行左右图像采集，二维激光雷达360°采集距离值，编码器采集机器人的速度，工控机实时读取传感器的数据；

步骤二，数据处理

将每个编码器采集的脉冲值转换为每个轮子相对应的速度值，再经过运动解算算法计算机器人整体移动速度，并计算位移；将IMU采集的加速度进行积分，计算速度与位移，利用扩展卡尔曼滤波将步骤一采集的加速度与角速度与位移进行融合，产生位姿；

步骤三，激光SLAM与视觉SLAM建图将二维激光雷达数据和步骤二得到的机器人位姿信息传入激光SLAM，建立2D栅格图；

将双目摄像头采集的图像信息和IMU采集的加速度及角速度传入视觉SLAM，产生三维稀疏点云图；

步骤四，视觉SLAM地图转换

将视觉SLAM产生的位姿与三维稀疏点云图转换为用跳表树表示的三维地图，再将其投影于一个平面，形成2D栅格图；

步骤五，地图融合

利用地图融合算法实时将激光SLAM产生的局部栅格图和视觉SLAM经过转换后的局部栅格图进行融合，产生局部融合地图，并实时存储，一直反复循环上述过程，形成全局融合地图；其中地图融合算法具体为：将激光SLAM产生的局部栅格图和视觉SLAM产生的局部栅格图的每个栅格都用0～1概率表示，设定激光SLAM产生的局部栅格图的阈值T1和视觉SLAM经过转换后的局部栅格图的阈值T2，之后将占有率与预先分别设定的阈值进行比较，若大于阈值则为占有，小于阈值则为空，保存显示时，1表示占据，0表示空，‑1表示不确定；再将两种概率按照栅格占有规则进行判别，其中两者都为空时则判定为空，两者都不确定时判定为不确定，其余则判定为占有，进而产生局部融合地图。