激光slam算法国内研究现状

随着激光雷达技术的不断发展和成熟，激光SLAM算法已经成为机器人导航和自主决策中重要的组成部分。在国内，激光SLAM算法的研究也在不断推进。

目前国内激光SLAM算法的研究现状主要有以下几个方面：

1. 基于单目相机和激光雷达的融合SLAM算法：该算法主要是利用单目相机的图像信息和激光雷达的深度信息进行融合，提高SLAM的精度和鲁棒性。目前国内研究机构和企业如华为、小米、大疆等都在进行相关研究。

2. 基于机器学习的激光SLAM算法：该算法主要是利用深度学习、强化学习等机器学习方法进行SLAM算法的优化和改进。例如，北京大学智能机器人实验室研究出了基于深度学习的激光SLAM算法，并在机器人导航和自主决策方面取得了良好的效果。

3. 基于多传感器融合的激光SLAM算法：该算法主要是利用多种不同传感器的信息进行融合，提高SLAM的精度和鲁棒性。例如，清华大学智能技术与系统实验室研究出了一种基于多传感器融合的激光SLAM算法，并在无人车领域取得了较好的应用效果。

总的来说，国内激光SLAM算法的研究发展较快，不仅在学术界得到了广泛关注和研究，同时在工业界和军事领域也得到了广泛应用。