车载移动测绘SLAM算法：激光雷达与里程计结合的定位及地图创建

"本文主要探讨了车载移动测绘系统中如何解决GPS失锁和无GPS情况下的导航定位问题，提出了一种结合二维激光扫描仪和里程计的同步定位及地图创建（SLAM）算法。该算法基于对车载移动测图系统定位误差来源的深入分析，通过科学设置预测和重预测参数，优化了宽间隔预测及状态重预测的卡尔曼滤波算法，实现了在保证精度的同时提高计算速度的目标。实验验证了该算法在实验室环形走廊环境中的有效性。" 在车载移动测绘系统中，全球卫星定位系统（GPS）通常用于提供实时的位置信息，但在某些情况下，如高楼遮挡、室内环境等，GPS信号可能会丢失或不稳定。为了解决这一问题，本文提出了一个创新的解决方案，即采用同步定位及地图创建（Simultaneous Localization and Mapping, SLAM）算法。SLAM是一种让设备在未知环境中同时构建地图并确定自身位置的技术，它结合了二维激光扫描仪和里程计的数据。 二维激光扫描仪可以提供周围环境的精确距离信息，通过扫描周围物体并构建点云，为定位提供丰富的环境特征。而里程计则记录了车辆的移动信息，如行驶距离和方向。这两种传感器数据的融合，使得即使在GPS信号缺失的情况下，也能实现连续的定位和导航。 在算法设计上，文章详细分析了车载移动测图系统定位误差的来源，包括传感器误差、运动模型不确定性等，并据此设置了预测参数和重预测参数。这里引入了扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）技术，这是一种适用于非线性系统的滤波方法。通过宽间隔预测和状态重预测的改进，EKF能够更有效地处理SLAM过程中的不确定性，同时提高了计算效率，降低了计算延迟。 实验部分，研究者在实验室的环形走廊环境中运用该算法，结果表明，提出的SLAM算法能有效解决GPS失锁或无GPS情况下的定位问题，证明了算法的可行性和实用性。这对于车载移动测绘系统在城市复杂环境下的应用具有重要意义，有助于提高测绘的准确性和可靠性。 这篇文章详细阐述了一种利用SLAM算法和传感器融合技术解决车载移动测绘系统定位问题的方法，其理论与实践价值对于提升测绘系统的性能具有重要参考价值。