矿山环境三维激光雷达SLAM算法建图与定位

针对矿山地形测绘中存在的建图失真和累计误差大等问题,本文基于三维激光雷达的同步定位与地图构建算法。首先对激光雷达（LiDAR）和惯性测量单元（IMU）进行内外参数标定,以解决无法建图的问题。然后通过巡检机器人采集3组场景（街区道路、矿山斜坡、采矿区）的数据集,对主流的ALOAM、LeGO-LOAM和LIO-SAM等算法进行对比,并利用GNSS数据作为轨迹真值。试验表明,在矿山环境多传感器融合算法LIO-SAM具有更好的稳健性和定位精度,轨迹绝对位置误差较ALOAM和LeGOLOAM分别降低了21.53%和60.10%。此外,特征提取部分引入强度特征的IALIO算法误差较LIO-SAM降低了20.16%。