基于快速三維姿態的SLAM系統的開發

（Fast planar surface 3D SLAM using LIDAR）

本文開發了一種基于快速三維姿態的SLAM系統，該系統通過配準從3D激光雷達提供的360°視場（FOV）點云中提取出平面曲面片段來估計車輛的行駛軌跡。完整的FOV地圖的平面表示方式使得所提出的SLAM系統具有在保持快的執行速度的同時能夠映射出大規模環境的能力。為了進行有效的點云處理，本文使用基于圖像處理的技術將點云投影到三個二維圖像上。SLAM系統的后端采用基于精確稀疏延遲狀態的濾波器用來更新姿態圖，并且利用SLAM信息矩陣稀疏性的特征進行非迭代方式處理。所提出的SLAM系統能夠通過高效合并局部平面表面片段來重建環境地圖。本文還利用兩組公開可用的數據集對所提出的點云分割和配準方法進行了測試，并與目前幾種最先進的方法進行了比較。還將完整的SLAM系統分別在一個室內和一個室外實驗中進行了測試。其中利用研究型移動機器人赫斯基A200進行室內實驗。在福特汽車公司提供的公開數據集上進行室外實驗。

本文提出的方法主要用于從三維LIDAR測量獲得的全視場3D點云進行快速平面處理。首先，通過將三維點云投影到二維圖像平面上。然后，將投影點云分割成平面表面片段來實現對三維點云的高效處理。其次，利用SLAM濾波器進行信息空間參數化，并利用SLAM信息矩陣的稀疏性而不產生任何稀疏的近似誤差。這樣，就可以保證以非迭代的方式優化車輛運動的軌跡。與此同時，本文還開發了姿態約束計算算法，將SLAM軌跡作為產生約束條件的初始猜測，減少了異常點的個數，加快了計算時間。實驗結果證實，所提出的SLAM算法能夠顯著地提高車輛軌跡的準確性。