LiDAR与IMU紧耦合的实时定位与地图构建技术

"LiDAR IMU紧耦合的实时定位方法" 本文主要探讨了LiDAR（Light Detection and Ranging）与IMU（Inertial Measurement Unit）紧耦合在实时定位和环境地图构建中的应用，特别是针对小型智能系统的挑战。在无人系统中，实时自主定位和地图构建是关键技术，而LiDAR由于其高分辨率、抗干扰性强和光照条件独立的优势，成为无人系统中的关键传感器。同时，惯性导航系统（INS）提供不受外部因素影响的自主导航信息，尤其在卫星导航信号丢失时。 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）问题，即实时定位与地图构建，是一个复杂的相互依赖过程，位姿估计与地图构建之间存在相互促进的关系。然而，对于运算资源有限的设备，如无人机和智能机器人，实现6自由度（DoF）位姿估计和增量式地图构建面临巨大挑战，这主要是因为数据流包含大量点云和高频IMU数据，需要有效融合这些信息。 点云配准是位姿推估的关键，其中ICP（Iterative Closest Point）是最常用的算法。尽管ICP广泛应用，但直接处理大规模点云导致效率低、实时性差，并且缺乏对累积误差的优化。为解决这些问题，有研究提出了多分辨率格网地图和概率配准算法，以及分层优化的后端图优化策略，但这增加了计算量，可能无法满足小型系统的实时需求。 Zhang等的工作则进一步探讨了改进的方法，他们的激光雷达SLAM方案可能涉及更高效的数据融合策略，以及优化后端，旨在减少计算复杂性，提高小型智能系统的实时性能。这种方法可能包括对点云配准错误的动态补偿，以及适应小型系统计算限制的优化算法。 LiDAR IMU紧耦合的实时定位方法旨在通过高效的数据融合和优化策略，实现小型智能系统的高精度定位和地图构建，克服了传统ICP算法的局限性，并试图平衡定位精度、实时性和计算资源的需求。这对于无人系统的发展和实际应用具有重要意义。