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基于图优化的激光SLAM算法.docx
资料介绍
基于图优化的激光SLAM算法
一、SLAM算法概述
同步定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping，简称SLAM）是移动机器人实现自主导航的核心技术，旨在解决机器人在未知环境中移动时，一边确定自身在环境中的位置，一边构建环境地图的问题。按照传感器类型划分，SLAM可分为基于视觉传感器的视觉SLAM和基于激光雷达的激光SLAM两类。相比视觉传感器，激光雷达具有精度高、抗干扰能力强、测距范围稳定等优势，因此激光SLAM在工业AGV、服务机器人、自动驾驶等领域得到了更为广泛的应用。
早期激光SLAM主要基于滤波框架实现，包括扩展卡尔曼滤波（EKF）、粒子滤波等方法。这类方法以递归方式更新机器人位姿和地图，在小规模环境中能取得不错的效果，但随着环境规模增大，滤波方法的计算量会呈指数增长，且累计误差无法得到有效校正，难以适配大场景的定位与建图需求。在此背景下，基于图优化的激光SLAM算法逐渐成为主流方向，通过将SLAM问题转化为图结构的非线性优化问题，能够有效处理大规模场景，同时通过回环检测校正累计误差，大幅提升了建图精度与算法鲁棒性。
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