单线激光雷达SLAM

### 基于单线激光雷达的SLAM实现与算法

#### 单线激光雷达简介
单线激光雷达（LiDAR）通过发射单一水平方向上的激光束来获取环境的距离信息。尽管其感知范围有限，但在特定应用场景下仍能有效工作。

#### 主要挑战
由于单线扫描特性，这类传感器难以提供丰富的三维空间描述能力，在复杂环境中容易丢失特征点或遭遇动态物体干扰[^1]。

#### 关键技术组件
- **里程计估计**
利用连续帧间匹配方法计算机器人位姿变化。常用手段包括但不限于ICP(Iterative Closest Point)迭代最近点配准算法及其变种。

- **回环检测**
当前位置与历史轨迹中的某些节点相似度较高时触发闭合操作以修正累积误差。可以借助词袋模型或其他高效检索机制加速查找过程[^2].

- **地图表示形式**
对于二维平面任务而言,栅格地图(Grid Map)较为直观易懂;而对于更复杂的场景，则可能需要考虑柱状物(Cylinder),墙体(Wall Segment)等抽象几何元素作为地标存储单元.

#### 实现框架概述
一种典型的single-line LiDAR SLAM流程如下:

import numpy as np
from scipy.spatial import KDTree


class SimpleLaserSlam:
    def __init__(self):
        self.map_points = []  # 地图点集合
        self.pose_estimates = [(0., 0.)]  # 初始化起始姿态
        
    def add_scan(self, scan_data):
        """处理新一次扫描"""
        
        if not self.map_points: 
            # 如果是第一次扫描则直接加入到地图中并返回
            self.update_map(scan_data)
            return
            
        last_pose = self.pose_estimates[-1]

        # 使用ICP或者其他方式寻找最佳变换矩阵T
        T_best = find_transform(last_pose, scan_data)

        updated_pose = apply_transformation(T_best, last_pose)
        self.pose_estimates.append(updated_pose)

        transformed_scan = transform_points(scan_data, T_best)
        self.update_map(transformed_scan)


def main():
    slam_system = SimpleLaserSlam()
    
    while True:
        new_scan = get_next_laser_scan()  # 获取新的激光数据
        slam_system.add_scan(new_scan)

if __name__ == "__main__":
    main()

此简化版伪代码展示了如何逐步建立环境的地图以及跟踪自身的移动路径[^3].实际应用还需针对具体硬件平台优化参数设置，并引入更多鲁棒性的措施应对真实世界里的各种不确定性因素影响。