先验地图/IMU/LiDAR的图优化和ESKF位姿估计方法对比

作者：郭文卓; 李林阳; 程振豪; 杨朝永; 张乐添; 赵冬青^*

来源：测绘科学, 2023, 48(04): 88-97.

DOI：10.16251/j.cnki.1009-2307.2023.04.010

• 先验地图
• 误差卡尔曼滤波
• 图优化
• 位姿估计

针对滤波和优化融合算法在不同场景下定位性能不明确的问题，该文构建了一种融合先验点云地图、激光雷达(LiDAR)、惯性测量单元(IMU)的位姿估计框架。对比分析了基于图优化和误差状态卡尔曼滤波(ESKF)两种算法的位姿估计精度，并采用3组KITTI数据进行实验分析。结果表明：图优化算法的绝对位姿误差的均方根小于ESKF算法，3组数据的精度分别提升了28.9%、12.5%和21%;在复杂场景下，基于图优化算法的性能高于滤波算法；在简单场景下，滤波和图优化算法的精度接近，而滤波算法更加稳定。

• 单位
  信息工程大学; 武汉大学