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基于改进卡尔曼滤波的轻量级激光惯性里程计
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作者 罗钒睿 刘振宇 +2 位作者 任佳辉 李笑宇 程阳 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期2280-2289,共10页
针对移动机器人长期的实时定位和运行的稳定性较差的问题,在激光里程计FAST-LIO2的基础上,提出LCG-LIO,其较FAST-LIO2具有更少的计算量和更高的定位精度.相较于FAST-LIO2,LCG-LIO前端加入了提出的双向降维曲率滤波的高质量平面与地面点... 针对移动机器人长期的实时定位和运行的稳定性较差的问题,在激光里程计FAST-LIO2的基础上,提出LCG-LIO,其较FAST-LIO2具有更少的计算量和更高的定位精度.相较于FAST-LIO2,LCG-LIO前端加入了提出的双向降维曲率滤波的高质量平面与地面点云提取和分割的方法,通过点云伪占用的方法,平衡了平面和地面点的数量.在后端优化中,改进了卡尔曼滤波的观测误差方程和观测误差雅可比矩阵的构建方法,在观测误差方程中加入了GPS约束,通过伪轨迹加权的方法,纠正了里程计的累计漂移.通过KITTI数据集和自己采集的数据集,对提出的方法进行实验.结果表明,提出方法的精度和效率较FAST-LIO2提高了55.13%和53.01%,提出的GPS信息融合方法较LIO-SAM中的因子图优化方法具有更高的可行性. 展开更多
关键词 激光惯性里程计 特征提取 改进的卡尔曼滤波 GPS约束
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