图优化与GNSS融合的激光SLAM位姿优化算法：实测验证

本文主要探讨了一种创新的激光雷达SLAM（同时定位和建图）位姿优化算法，它结合了图优化理论和全球导航卫星系统（GNSS）的数据处理技术。SLAM是一种自主机器人导航的关键技术，通过实时估计自身位置和构建环境地图，实现机器人在未知环境中的导航。在这个算法中，作者将GNSS定位信息融入到SLAM的位姿图中，增强了对无回环路径的误差控制能力。 传统的SLAM可能在无GPS信号或者长时间的回环丢失情况下遇到困难，但引入GNSS数据后，即使在长时间无回环的情况下，也能将轨迹误差限制在GNSS定位误差范围内，确保定位精度。当回环出现时，算法能够准确地定位回环检测点，有助于提高整体位姿的全局一致性，这对于长距离和复杂环境下的激光雷达SLAM至关重要。 实验部分在两种不同的环境条件下进行了验证：一是室外城市环境，其结构相对刚性，二是非城市环境，其刚性特性较差。结果显示，当在无回环300米直线建图的情况下，算法能够控制轨迹偏差在1米左右；而在360米以上的单次或二次回环环境中，误差进一步减小，分别控制在0.2米以内和0.1米左右。这些结果充分证实了所提出的位姿优化算法在提高激光雷达SLAM性能方面的有效性。 因此，该算法对于提升激光雷达SLAM的精度和鲁棒性具有显著作用，特别适合于对定位精度要求高的应用，如无人驾驶、无人机导航以及精准测绘等领域。通过集成图优化理论和GNSS技术，该算法有望在未来的定位与建图系统中发挥重要作用。