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基于面元地图的激光-惯性SLAM算法
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作者 张传伟 赵聪 +3 位作者 秦沛霖 赵瑞祺 杨佳佳 王健龙 《中国惯性技术学报》 北大核心 2026年第1期35-43,59,共10页
针对现有激光-惯性同步定位与地图构建(SLAM)算法因位姿估计累积误差较大导致定位精度低的问题,提出一种基于面元地图的激光-惯性SLAM算法。该算法通过惯性测量装置(IMU)预积分实现点云去畸变,并将三维点云投影至顶点图以构建法向量图,... 针对现有激光-惯性同步定位与地图构建(SLAM)算法因位姿估计累积误差较大导致定位精度低的问题,提出一种基于面元地图的激光-惯性SLAM算法。该算法通过惯性测量装置(IMU)预积分实现点云去畸变,并将三维点云投影至顶点图以构建法向量图,从而增强约束信息;随后结合增量优化与迭代最近点配准提升位姿估计精度。同时,引入带时间戳的面元及二元贝叶斯滤波机制,自适应更新面元稳定性并优化地图表达。最后,构建包含IMU预积分因子和回环检测因子的全局因子图进行优化,获得一致性位姿。实验结果表明,与FAST-LIO和LIO-SAM相比,所提算法在大范围场景下的均方根误差分别降低32.53%和36.26%,在动态场景下分别降低54.60%和83.29%。 展开更多
关键词 激光-惯性SLAM 面元地图 概率融合 全局因子图优化
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基于自适应面元配准的激光-惯性SLAM算法
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作者 徐晓苏 张家赫 《中国惯性技术学报》 北大核心 2025年第6期587-595,共9页
激光-惯性同时定位与建图(SLAM)在自动驾驶与机器人导航中具有广泛应用,但传统点云配准方法在处理大规模室外数据时存在效率低和精度不足的问题。为此,提出一种基于自适应面元配准的激光-惯性SLAM方法。通过动态调整面元大小以适应不同... 激光-惯性同时定位与建图(SLAM)在自动驾驶与机器人导航中具有广泛应用,但传统点云配准方法在处理大规模室外数据时存在效率低和精度不足的问题。为此,提出一种基于自适应面元配准的激光-惯性SLAM方法。通过动态调整面元大小以适应不同环境特征,并利用自适应面元构建地图和配准,优化了配准过程。实验结果表明,与基于点云地图配准的方法相比,所提方法显著提高了配准精度并增强了系统鲁棒性。在KITTI数据集上,与Le GO-LOAM和LIO-SAM相比,平均定位误差分别降低约47.8%和39.1%;在实测实验中,相较于Le GO-LOAM、LIO-SAM及Fast-LIO2,平均定位误差分别降低约45.9%、34.4%和56.3%。 展开更多
关键词 激光-惯性SLAM 点云配准 面元地图
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基于面元的机器人三维激光雷达室内实时定位和建图方法 被引量:21
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作者 刘今越 唐旭 +2 位作者 贾晓辉 徐文枫 李铁军 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第7期99-106,共8页
为了满足室内服务机器人定位能力要求,在考虑室内环境结构化特征和激光雷达独特优势的基础上,提出了从雷达点云中提取面元表达环境以实现室内精确定位和建图的方法。对激光雷达的扫描线进行分割,通过计算分割段内各点的凸系数的连续性... 为了满足室内服务机器人定位能力要求,在考虑室内环境结构化特征和激光雷达独特优势的基础上,提出了从雷达点云中提取面元表达环境以实现室内精确定位和建图的方法。对激光雷达的扫描线进行分割,通过计算分割段内各点的凸系数的连续性条件确定面元覆盖范围。定位和建图分为两个阶段,首先求解点云帧间运动,作为全局位姿的估计;其次对全局位姿进一步优化,依概率将帧面元融入地图。两个阶段均优化隐式移动最小二乘距离代价,而面元不确定模型则由激光雷达测量误差确定。最后,分别在空旷和狭窄两种场景下进行试验,结果表明,所提方法相对定位精度分别为0.022%和0.11%,地图一致性好、满足实时性要求。 展开更多
关键词 激光雷达 室内定位和建图 面元 概率融合
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