针对SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)系统在长时间运行时存在运动畸变和误差累积的问题,提出了一种基于Lidar-Iris构建全局描述符进行回环检测的建图方法IRIS-LOAM(Lidar-Iris Based Lidar Odometry and Mapping in Real-T...针对SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)系统在长时间运行时存在运动畸变和误差累积的问题,提出了一种基于Lidar-Iris构建全局描述符进行回环检测的建图方法IRIS-LOAM(Lidar-Iris Based Lidar Odometry and Mapping in Real-Time)。该算法在LOAM算法基础上,在数据处理部分,将激光雷达数据与IMU(Inertial Measurement Unit)数据融合,并使用IMU数据对点云数据进行校正;在建图优化部分,利用基于信息矩阵的图优化算法,采用Lidar_Iris全局描述子对关键帧进行回环检测,并对输入点云进行预处理,提高优化的时间效率。将优化算法与A_LOAM进行实验对比,结果显示IRIS-LOAM在不同实地场景下都取得了较好的建图效果,且具有良好的可行性和实用性。展开更多
文摘针对SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)系统在长时间运行时存在运动畸变和误差累积的问题,提出了一种基于Lidar-Iris构建全局描述符进行回环检测的建图方法IRIS-LOAM(Lidar-Iris Based Lidar Odometry and Mapping in Real-Time)。该算法在LOAM算法基础上,在数据处理部分,将激光雷达数据与IMU(Inertial Measurement Unit)数据融合,并使用IMU数据对点云数据进行校正;在建图优化部分,利用基于信息矩阵的图优化算法,采用Lidar_Iris全局描述子对关键帧进行回环检测,并对输入点云进行预处理,提高优化的时间效率。将优化算法与A_LOAM进行实验对比,结果显示IRIS-LOAM在不同实地场景下都取得了较好的建图效果,且具有良好的可行性和实用性。
