无人驾驶中的SLAM技术

最新推荐文章于 2024-12-14 00:00:00 发布

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#LiDAR-SLAM #Loop-Closu #无人驾驶

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探讨了Sebastian Thrun的《概率机器人》一书及其后续研究，特别是基于LiDAR的SLAM技术。该文重点介绍了谷歌Cartographer在2D/3DSLAM领域的贡献，以及如何实现local和global优化，加速loop closure。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

最近研究翻译基于激光雷达（LiDAR）无人驾驶SLAM论文。在基于LiDAR的3D SLAM中，大家可能最先想到的是Sebastian Thrun（Udacity创始人，在谷歌负责无人驾驶），他的一本比较命名的书《概率机器人》（Probabilistic Robotics），出版比较久远。但是确实是经典。包括后来陆续他的论文，都是值得研究和去实现。谷歌在2016年开发了激光雷达的2D/3D slam(Cartgrapher)，据说在扫地机器人中使用很好。但是无人驾驶可以参考其实现。
SLAM（同时定位与建图）， localization基于已经建立好的map来定位，无人驾驶的mapping建图主要使用LiDAR和Odometry，建好的地图供定位使用，定位同时能update地图。
谷歌的Cartgrapher参考了一篇2016年实现的经典论文《Real-Time Loop Closure in 2D LIDAR SLAM》，里面提到如何实现local的优化和global的优化，还有加速loop closure 的branch and bound search。非常值得研读并参考cartographer源码实现出来。