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摘要
针对现有的激光里程计在面临室外大场景建图时，普遍会出现定位精度低、鲁棒性差的问题，提出一种16线激光雷达和惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)紧耦合的同时定位与建图(simultaneous localization and mapping, SLAM)算法。首先，对IMU进行估计位姿，通过线性插值矫正激光点云的运动畸变；其次，通过曲率提取场景特征，并根据不同特征性质进行分类；再次，利用帧间匹配模块在滑动窗口内构建局部地图；最后，利用帧与局部地图匹配得到的距离和IMU数据构建联合优化函数。借助KITTI数据集和自行录制的园区数据集，对改进算法与主流的Lego-LOAM和同样使用紧耦合方案的LIO-Mapping进行分模块和整个系统的精度评定。实测结果表明，在符合里程计实时性的要求下，改进激光里程计精度高于Lego-LOAM和LIO-Mapping方案。
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