（Fast planar surface 3D SLAM using LIDAR）

本文開發(fā)了一種基于快速三維姿態(tài)的SLAM系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過配準(zhǔn)從3D激光雷達(dá)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(tǒng)具有在保持快的執(zhí)行速度的同時能夠映射出大規(guī)模環(huán)境的能力。為了進(jìn)行有效的點云處理，本文使用基于圖像處理的技術(shù)將點云投影到三個二維圖像上。SLAM系統(tǒng)的后端采用基于精確稀疏延遲狀態(tài)的濾波器用來更新姿態(tài)圖，并且利用SLAM信息矩陣稀疏性的特征進(jìn)行非迭代方式處理。所提出的SLAM系統(tǒng)能夠通過高效合并局部平面表面片段來重建環(huán)境地圖。本文還利用兩組公開可用的數(shù)據(jù)集對所提出的點云分割和配準(zhǔn)方法進(jìn)行了測試，并與目前幾種最先進(jìn)的方法進(jìn)行了比較。還將完整的SLAM系統(tǒng)分別在一個室內(nèi)和一個室外實驗中進(jìn)行了測試。其中利用研究型移動機(jī)器人赫斯基A200進(jìn)行室內(nèi)實驗。在福特汽車公司提供的公開數(shù)據(jù)集上進(jìn)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(jìn)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(xiàn)對三維點云的高效處理。其次，利用SLAM濾波器進(jìn)行信息空間參數(shù)化，并利用SLAM信息矩陣的稀疏性而不產(chǎn)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(yōu)化車輛運(yùn)動的軌跡。與此同時，本文還開發(fā)了姿態(tài)約束計算算法，將SLAM軌跡作為產(chǎn)生約束條件的初始猜測，減少了異常點的個數(shù)，加快了計算時間。實驗結(jié)果證實，所提出的SLAM算法能夠顯著地提高車輛軌跡的準(zhǔn)確性。