科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
时定位与地图构建(SLAM),或同步建图与定位,目前主要应用于自动驾驶及机器人自主导航领域。由于激光雷达SLAM系统具有较高的测量准确性、对光照变化不敏感的特点,其在工业界获得了广泛的应用。但是基于激光雷达的SLAM算法有几个难以处理的问题:1)在结构化信息较少或在变化场景下的定位的不准确性;2)对于运动畸变的矫正能力还比较欠缺。该文针对以上问题做了两点改进:1)当结构化信息较少时,改进了原始算法处理迭代退化的步骤,提出了静态门限与动态门限结合共同应对退化的方法;2)在应对剧烈运动时,在1的基础上增加了一个局部地图优化的方法,给后端提供更精确的初始位姿和点云信息。实验结果表明,本文算法在剧烈运动和变化环境中有较好的鲁棒性及定位精度,同时免除了多传感器融合在SLAM中面临的激励不足的问题。
- 单位
