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摘要
即时定位与建图（SLAM）应用的场景多样但受限于计算成本。本文提出了基于自适应特征及闭环优化的激光SLAM算法：FAST-SAM；采用自适应特征提取方法 Better Feature，在不同的距离下保证特征提取的准确性，再通过基于随机一致性采样优化的地面特征滤除方法，去除不可靠的特征并使特征数量保持稳定,在帧间匹配和闭环检测模块分别采用正态分布变换(NDT)粗配准与最近点迭代(ICP)精配准结合的匹配算法及本文提出的两段式闭环检测算法，最终输出激光惯性里程计并建立全局点云地图。本文在LIO-SAM、KITTI开源数据集及广西大学实测数据集上进行实验，与主流的SLAM算法进行对比，实验证明本文算法在精度提升的同时，将各环节的计算效率提升了25.6%以上。
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