考虑点云结构和表观信息的激光雷达-惯性SLAM算法OA北大核心CSTPCD
LiDAR-inertial SLAM Algorithm Based on Point Cloud Structure and Appearance
为提高移动机器人在卫星拒止环境下的精确导航能力,克服大范围运动场景下的定位误差累积问题,提出一种考虑点云结构和表观信息的激光雷达-惯性SLAM(同时定位与地图创建)算法.该算法主要包含2个部分:考虑点云结构的激光雷达-惯性里程计以及基于点云表观的闭环检测与优化.激光雷达-惯性里程计线程中,通过IMU(惯性测量单元)信息预测导航状态量,构建了考虑点云结构的直接对齐观测方程,并采用迭代误差扩展卡尔曼滤波器实时地更新导航状态量.闭环检测与优化线程中,根…查看全部>>
To enhance precise navigation capabilities of mobile robots operating in the satellite-denied environments and to mitigate accumulated positioning error in the large-scope motion scenarios,a LiDAR(light detection and ranging)-inertial SLAM(simultaneous localization and mapping)algorithm based on point cloud structure and appearance is proposed.The proposed algorithm consists of two parts:the LiDAR-inertial odometry considering the point cloud structure,and t…查看全部>>
姚二亮;宋海涛;赵婧;范晓婧
火箭军工程大学,陕西西安 710025火箭军工程大学,陕西西安 710025火箭军工程大学,陕西西安 710025火箭军工程大学,陕西西安 710025
同时定位与地图创建3维激光雷达惯性测量单元结构和表观闭环检测
simultaneous localization and mapping(SLAM)3D LiDARinertial measurement unit(IMU)structure and appearanceloop closure detection
《机器人》 2024 (4)
436-449,14
中国博士后科学基金(2020M683737).
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