多分辨率+密度匹配：快速ICP-SLAM提升实时定位精度

本文探讨了一种针对激光SLAM（同步定位与地图创建）实时性和定位精度问题的改进方法，即基于多分辨率搜索与多点云密度匹配的快速ICP-SLAM（迭代最近邻SLAM）。该研究主要针对初始位姿不准确情况下，大搜索范围和高位姿匹配分辨率可能导致的实时性能下降的问题。 首先，作者提出了一种分层搜索策略，通过从粗粒度到细粒度的全局搜索，逐步细化搜索范围。这种设计允许系统在早期阶段快速定位大体位置，随着搜索的深入，再进行精细化匹配，降低了对计算资源的需求。在匹配过程中，利用距离像技术，计算待匹配点的最近邻距离值，显著减少了计算复杂度，使其变为O(1)，提高了效率。 其次，为了进一步提升匹配速度，方法采用了优先排序和剪枝策略，对匹配结果进行评估，快速排除非最优解。这样避免了无用的计算，使得搜索过程更加聚焦于可能的最优路径。 最后，提出的算法以半数全局最优与全数局部最优的原则来决定搜索的终止条件，兼顾了定位精度和实时性。通过在SLAMBenchmark数据集上的测试，结果显示，相较于流行激光SLAM算法如Cartographer，新方法在平均误差和平方误差上表现更优，计算效率提高了2-5倍。在实际的工业AGV应用中，即使在初始位姿未知的情况下，这种方法也能实现实时的位姿估计和建图，且定位重复精度可达1.5cm，证明了其在复杂环境中的实用性和准确性。 这种快速ICP-SLAM方法通过优化搜索策略、匹配算法以及结束条件，有效地解决了激光SLAM中的实时性和精度挑战，为机器人导航和自主定位提供了高效且精确的解决方案。关键词包括同步定位与地图创建、激光雷达、多分辨率、多点云密度和距离像，这些都反映了论文的核心技术和研究焦点。