【文献】激光SLAM综述
本文选了两篇激光SLAM中文的综述文献,如果你是小白刚要入行SLAM,需要对SLAM增加一些基础了解,推荐详细阅读一下这两篇文献。
01 基于2D激光雷达的SLAM算法研究综述
摘要:移动机器人导航功能的实现需要同时定位与建图(SLAM)和路径规划这两方面的技术,其中由SLAM技术生成的栅格地图是移动机器人运用路径规划算法的前提。
2D激光SLAM由于其建图精度较高、性能稳定且价格便宜,在室内移动机器人中应用十分广泛。2D激光SLAM是指移动机器人在自身所处环境及位置先验信息未知的情况下,以2D激光雷达为主要传感器,感知周围环境信息,从而实现自身位姿的估计和地图的构建。
本文分为两部分,第一部分从激光测距原理入手,对三角法和飞行时间法进行了详细介绍和优缺点比较。第二部分从前端扫描匹配、后端优化、回环检测和地图构建这四个方面分别详细阐述了2D激光 SLAM系统框架。同时对主流2D激光SLAM算法进行了深入分析和优缺点比较,并对激光SLAM未来的发展进行了展望。
2D激光SLAM算法优缺点分析
02 3D激光雷达SLAM算法综述
摘要:无人平台在大范围环境中实现自主定位与导航的能力需求日益严苛,其中基于激光雷达的同步定位和绘图技术(SLAM)是主流的研究方案。
在这项工作中,本文系统概述了3D激光雷达SLAM算法框架和关键模块,分析阐述了近年来的研究热点问题和未来发展趋势,梳理了3D激光雷达SLAM算法性能的评估标准,并据此选取目前较为成熟的具有代表性的6种开源3D激光雷达SLAM算法在机器人操作系统(ROS)中进行了测试评估,基于KITTI基准数据集,从KITTI官方精度标准、SLAM算法精度指标、算法耗时和处理帧率3方面进行了横向比较。
结果表明,所选6种算法中LIO-SAM算法性能综合表现突出,其在00序列数据集的测试中,绝对轨迹误差(ATE)和相对位姿误差(RPE)的RMSE数据分别为1.303和0.028,算法处理的帧率(fps)为28.6,最后依据CiteSpace分析讨论了3D激光雷达SLAM技术的应用趋势。
6 种开源 3D 激光雷达 SLAM 算法
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