激光SLAM算法的闭环位姿检测研究

本篇硕士学位论文主要探讨了"基于位姿估计闭环检测的激光SLAM算法研究"。SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即时定位与地图构建）是机器人技术中的核心问题，它允许机器人在未知环境中进行自主导航，通过自身的传感器数据（如激光雷达）实时定位并构建地图。在这个研究中，作者徐博针对的是一个关键的技术挑战，即如何通过精确的位姿（position and orientation）估计，实现激光SLAM的闭环检测，从而提高定位精度和稳定性。 传统的SLAM算法往往依赖于特征匹配和里程计方法，而闭环检测则意味着系统能够自我校准，形成一个闭合的回路来验证和调整其内部模型。该研究可能涉及先进的滤波器（如粒子滤波器、扩展卡尔曼滤波器或视觉惯性导航系统），以及优化技术，比如迭代最小二乘法，用于解决SLAM中的不确定性问题。 徐博的研究是在王坚教授和刘正军研究员的指导下进行的，他们分别在学术指导和实验实践上提供了支持。论文的研究背景涵盖了环境与测绘学院的大地测量学领域，特别关注空间数据采集与信息处理方向，强调了实际应用中的闭环检测对于激光SLAM在复杂环境中的重要性。 论文还提到了作者在中国矿业大学的学习过程中，受到了多位老师，如王坚、王潜心、赵银娣、刘志平和张秋昭的指导和启发，他们在课题选题、论文开题和研究过程中起到了关键作用。此外，作者还表达了对导师和他人的感激之情，特别是对刘正军研究员在联合培养期间提供的前沿测绘科技指导。 这篇论文不仅深入探讨了激光SLAM算法的关键技术，而且体现了作者在学术研究和团队协作中的成长经历，对于理解和改进机器人自主导航技术具有重要的理论价值和实践意义。