激光里程计点云匹配：ICP与NDT详解及实现

本文主要探讨的是激光里程计在自动驾驶中的关键技术——点云匹配，特别是在导航、定位和地图构建中的应用。点云匹配算法中的两个核心方法——直接匹配的ICP（Iterative Closest Point）和NDT（Normal Distributions Transform）是本文的重点内容。 首先，作者介绍了点对点ICP的两种实现策略：一种是通过SVD奇异值分解，这种方法通过寻找两个点云之间的最佳刚体变换来最小化点到点的距离误差；另一种则是基于优化的方法，它通常采用迭代优化策略，不断更新位姿估计，直到达到最小化误差的目标。这两种方法都是为了实现点云数据的精确配准，确保车辆定位的准确性。 接着，文章阐述了NDT方法，这是一种基于统计的方法，通过计算每个点的周围正常分布函数来建立局部地图，然后通过比较新的点云与局部地图的匹配程度来确定车辆的位置。相较于传统的ICP，NDT对于噪声和数据稀疏处理更加稳健，适合大规模的实时点云匹配。 在实践部分，作者基于KITTI数据集在Robot Operating System (ROS)平台上实现了这两种方法，并对结果进行了深入分析，验证了它们在实际应用中的有效性和鲁棒性。然而，作者提到下一期报告将转向特征匹配方法，这是因为在复杂环境中，基于特征的匹配能更好地抵抗噪声和形态变化的影响。 定位问题是智能驾驶的核心挑战，尤其是激光里程计因其光照不敏感和高精度的优势在LIO（LiDAR-Inertial Odometry）中占据重要地位。文章强调了激光里程计在多传感器融合定位中的作用，如VIO和LIO的互补集成，以及整个地图构建过程中的关键步骤，如关键帧提取、相对位姿约束、后端优化和回环检测等。 通过结合文献研究和代码实现，本文旨在构建一个系统性的理论框架，并提升作者的理论理解和编程技能。作者的后续计划将涉及特征匹配、IMU建模、LIO融合、图优化方法以及多传感器标定等更深层次的内容，这些都将为自动驾驶领域的研究和实践提供有价值的参考。