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面向大型室内场景的无人机三维激光雷达解耦SLAM方法
文献摘要：
大型室内场景通常在高程方向结构较为相似,导致激光雷达扫描点云在高程方向特征退化,传统激光雷达SLAM的无人机定位方法易发生高程特征误匹配.针对于此,提出了一种基于惯性/高度传感器信息辅助的机载三维激光雷达解耦SLAM算法:将高度传感器、惯性姿态引入点云初始化过程,提高初始位姿匹配精度;将基于多元正态分布的点云配准算法在水平、高度通道解耦,约束点云配准方向,提高高程退化环境下的定位精度;同时使得传统SLAM六维位姿解算降为三维,降低了计算量.通过Gazebo构建船舱仿真场景,对提出的方法进行验证,结果表明本文方法可以提高在高程特征退化下的激光雷达SLAM定位精度,比传统算法提升40％以上,并有效提高了计算效率.
文献关键词：
激光雷达;同步定位与地图构建;特征稀疏;特征退化;无人机
中图分类号：
作者姓名：
付林;郑佳楠;何洪磊;向林浩;吕品;赖际舟
作者机构：
南京航空航天大学 南京211106;北京数码易知科技发展有限责任公司 北京100007;中国船级社 北京100007
文献出处：
引用格式：
[1]付林;郑佳楠;何洪磊;向林浩;吕品;赖际舟-.面向大型室内场景的无人机三维激光雷达解耦SLAM方法)[J].电子测量技术,2022(13):96-103
A类：
B类：
室内场景,三维激光雷达,解耦,SLAM,扫描点云,特征退化,传统激光,无人机定位,定位方法,误匹配,机载,初始化,匹配精度,多元正态分布,点云配准,退化环境,定位精度,六维,位姿解算,降为,计算量,Gazebo,船舱,仿真场景,传统算法,计算效率,同步定位与地图构建,特征稀疏
AB值：
0.35698
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