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摘要
激光SLAM通常通过多帧点云配准，完成位姿变换矩阵的估计，而点云中的动态点会降低激光里程计的定位精度。为了减少动态点引入的误差，提出了一种动态点云识别算法，并结合该算法改进了传统特征匹配策略，组成了动态环境下融合激光雷达和IMU的激光里程计。通过约束范围角与动态中心点，将点云快速分割成多个簇类，再借助IMU信息，快速建立点云簇类配准关系，从而去除动态点，最后根据簇类的对应关系进行约束，以提高匹配的精度与速度。使用KITTI数据集和UGV在多个情形下进行了实验。实验结果表明，该算法可以成功识别点云中的多个动态对象，并通过去除动态点，有效地减少了位姿估计的累积误差。
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