li_slam_ros2: 基于ROS 2的激光雷达与IMU紧密耦合SLAM方案
项目基础介绍
li_slam_ros2 是一个开源项目，旨在实现基于ROS 2（Robot Operating System 2）的激光雷达（Lidar）与惯性测量单元（IMU）紧密耦合的SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）系统。本项目基于 lidarslam_ros2 和 LIO-SAM IMU复合方法，利用激光雷达和IMU的数据融合，实现更精确的定位和建图。主要的编程语言是C++，同时使用了一些CMake和Python代码来辅助构建和配置。
核心功能
- 数据融合：利用激光雷达和IMU的数据进行紧密耦合，提高SLAM系统的精度和鲁棒性。
- ** scan-matcher**：通过NDT（Normal Distributions Transform）和GICP（Generalized Iterative Closest Point）算法进行扫描匹配，实现激光雷达数据的局部优化。
- ** loop closure**：通过检测和优化闭环，减少长时间运行中的累积误差，提高地图的一致性和准确性。
- 建图与定位：构建三维地图，并在地图中定位机器人，支持实时SLAM和后处理优化。
最近更新的功能
- 优化性能：项目最近的更新集中在提高整体性能，包括减少计算时间，优化数据处理的算法。
- 改进loop closure算法：在闭环检测方面进行了算法优化，提高了闭环的检测效率和准确性。
- 代码重构：为了提高代码的可维护性和可读性，进行了一些代码重构和模块化改进。
- 文档更新：更新了项目文档，提供了更详细的安装指南和使用说明，使得新用户更容易上手。
本项目适用于机器人导航、无人驾驶等领域，具有高度的灵活性和扩展性，是一个活跃的开源SLAM解决方案。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
