基于LiDAR-IMU松耦合的同时定位与建图方法

摘要

同时定位与建图(SLAM)是无人车自主导航的基础,基于单一传感器的SLAM算法易受数据关联错误而导致算法跟踪失败。本文提出了一种激光雷达-惯性测量单元(LiDAR-IMU)传感器松耦合的同时定位与建图方法。提出了基于关键帧和基于普通帧的局部地图匹配方法,引入M估计修正代价函数的形状减少错误数据关联的影响,避免了信息损失维持了后端非线性优化的低计算资源需求,同时也能有效处理错误特征关联的问题。采用了基于Scan-Context的回环检测方法消除长期运行的定位漂移累积。实验结果表明本文方法的精度比单一传感器和其他松耦合方法更高。