典型文献
激光雷达/MEMS IMU/里程计紧组合导航算法
文献摘要：
为提高机器人在未知复杂环境中导航系统的鲁棒性与稳定性,提出了一种激光雷达/MEMS IMU/里程计紧组合导航算法.首先通过MEMS IMU/里程计的预积分,对激光雷达运动产生的畸变点云进行矫正,提高两帧点云之间的特征匹配效率;然后根据时间戳对预积分的机器人位姿进行线性插值,得到两帧点云之间粗略的位姿变化量,以此粗略的位姿变化量作为优化算法迭代初值,减少优化算法的迭代次数;其次在后端优化中加入MEMS IMU/里程计的运动约束,利用多传感器联合优化来提高机器人的定位精度;最后利用数据集进行仿真实验、利用四轮小车开展了室内与室外开闭环实验,实验表明,本算法室外开环定位误差均值比传统算法ALOAM、LEGO-LOAM分别减小51.01％和24.75％,并且其在拐弯等运动剧烈时能够保持较高精度.
文献关键词：
激光SLAM;紧组合;多传感器;点云畸变矫正
中图分类号：
作者姓名：
张福斌;王凯;廖伟飞;孙成浩
作者机构：
西北工业大学航海学院 西安 710000;中国飞行试验研究院 西安 710000
文献出处：
引用格式：
[1]张福斌;王凯;廖伟飞;孙成浩-.激光雷达/MEMS IMU/里程计紧组合导航算法)[J].仪器仪表学报,2022(07):139-148
A类：
ALOAM,点云畸变矫正
B类：
激光雷达,MEMS,IMU,里程计,紧组合导航,复杂环境,中导,导航系统,预积分,变点,特征匹配,时间戳,线性插值,粗略,位姿变化,变化量,初值,迭代次数,后端优化,运动约束,多传感器,联合优化,定位精度,四轮,小车,开闭,开环,定位误差,误差均值,传统算法,LEGO,拐弯,SLAM
AB值：
0.344889
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