体素化广义迭代最近点的回环检测算法研究

任逍; 赵旭; 李连鹏; 刘子玉

doi:10.13873/J.1000-9787(2024)09-0035-04

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体素化广义迭代最近点的回环检测算法研究

研究与探讨 | 更新时间：2025-09-11

- 体素化广义迭代最近点的回环检测算法研究
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- 传感器与微系统 2024年第9期页码：35-38
- 作者机构：
  
  北京信息科技大学高动态导航技术北京市重点实验室
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2024)09-0035-04
  中图分类号： TP391.41
- 纸质出版：2024
- 稿件说明：
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任逍, 赵旭, 李连鹏, 等. 体素化广义迭代最近点的回环检测算法研究[J]. 传感器与微系统, 2024,(9):35-38.
任逍, 赵旭, 李连鹏, 等. 体素化广义迭代最近点的回环检测算法研究[J]. 传感器与微系统, 2024,(9):35-38. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2024)09-0035-04.

DOI：

摘要

同步定位与地图构建(SLAM)是大规模定位和地图构建的关键技术之一，针对室外大场景环境建图时存在累计误差较大导致定位精度不高、地图出现重影和漂移的问题，提出了一种基于体素化广义迭代最近点(VGICP)优化的回环检测算法。该方法扩展了广义迭代最近点(GICP)算法，计算体素内局部多个点，在保证准确性的同时避免了代价高昂的最邻近搜索。将所提方法加入扫描上下文(SC)-LeGO—激光雷达测距和实时测绘(LOAM)完整框架中，并利用KITTI数据集05序列测试。实验结果表明：优化算法估计的轨迹和真实轨迹有较高的重合度，绝对位姿误差(APE)和相对姿态误差(RPE)的最大值分别下降了46.4%

18.8%;均方值误差下降了17.7%

19.9%;优化算法可以进一步提高建图精度并降低姿态漂移误差。

Abstract

关键词

Keywords

references

Li Lin,Kong Xin,Zhao Xiangrui,Huang Tianxin,Liu Yong.Semantic scan context: a novel semantic-based loop-closure method for LiDAR SLAM[J].Autonomous Robots,2022(4).

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