面向车辆自主定位的激光雷达特征点选取方法性能分析

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车辆的自主定位是智能汽车不可或缺的功能,用于自主定位和姿态估计的激光SLAM算法有赖于良好的特征点提取算法和场景模型。本文主要介绍了现有两种点云定位和配准算法:Lidar Odometry and Mapping(Loam)算法和ImplicitMoving LeastSquares(IMLS)算法,并分析了两种算法的异同,以及拼接两种算法的可行性。然后文章根据分析结果提出了新方法——将IMLS算法中的特征点选取算法迁移至Loam框架中,并在KITTI的数据集上做验证。结果显示平均位姿估计误差为0.74%,证明了本文方法的有效性。
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