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常见的激光雷达slam算法有哪些?

出处:网络整理 发布于:2024-04-30 17:24:16

SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)是一种在未知环境中同时实现自主定位和地图构建的技术。激光雷达(LIDAR)常用于SLAM算法中,以下是一些常见的激光雷达SLAM算法:

  1. GMapping: 基于概率的SLAM算法,使用了Rao-Blackwellized粒子(Rao-Blackwellized Particle Filter,RBPF)来估计机器人的位姿和地图。

  2. Hector SLAM: 使用激光雷达数据和里程计信息,通过栅格地图来实现快速的2D SLAM。

  3. Cartographer: 由Google开发的SLAM系统,支持2D和3D SLAM,能够处理多数据,包括激光雷达、IMU和里程计等。

  4. LIO-SAM(Lidar Odometry and Mapping with Smoothing and Mapping): 结合了里程计和激光雷达数据,采用了滑动窗口优化来进行轨迹估计和地图构建。

  5. LOAM(Lidar Odometry and Mapping): 一种实时的激光雷达SLAM算法,通过将点云数据分割成特征点和平面点,然后利用里程计信息进行运动估计和地图构建。

  6. LeGO-LOAM(Lightweight and Ground-Optimized Lidar Odometry and Mapping): 一种针对地面机器人设计的轻量级激光雷达SLAM算法,具有高效的实时性能和较高的定位精度。

关键词:激光雷达

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