摘要
基于LiDAR和SLAM(simultaneous localization and mapping)的LeGO-LOAM算法在低分辨率的LiDAR设备上,由于LiDAR数据的运动畸变、采样的地面数据稀疏等问题,存在重力矢量漂移现象和严重的高程估计误差.为了改善这一点,LeGO-LOAM改进算法引入了一种LiDAR和IMU(inertial measurement unit)紧耦合的方式.通过IMU估计运动状态,消除LiDAR数据的运动畸变,并使用IMU数据构建联合优化函数,约束位置姿态估计的重力方向.实验结果表明,这种方法有效抑制了LeGO-LOAM算法的重力矢量漂移,高程估计精度和高速状态下的定位精度均有显著提升.
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