【SLAM】一种新的多传感器融合SLAM系统，使用全局一致地图代替了全局轨迹优化，使用surfel减少了激光点云的噪声

获取完整原文和代码，公众号回复：06100045769

论文地址： https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8462915

代码： 公众号回复：06100045769

来源： CSIRO, 昆士兰科技大学

论文名称：Elastic LiDAR Fusion: Dense Map-Centric Continuous-Time SLAM

原文作者：Chanoh Park

内容提要

连续时间轨迹表示的概念提高了现代SLAM中多模态传感器融合的精度和效率。然而，尽管具有这些优点，但由于全局优化的要求而导致的离线特性严重阻碍了其实时和长期的应用。本文提出了一种基于连续时间轨迹的稠密的以地图为中心的SLAM方法来解决这一问题。该系统的局部功能类似于传统的连续时间SLAM (CT-SLAM)。然而，它是通过引入地图变形来消除全局轨迹优化的需求。本文提出的环路闭合方法的计算复杂度不取决于操作时间，而只取决于它在环路闭合之前探索的空间大小。因此，与传统CTSLAM相比，它更适合长期操作。此外，该方法利用概率表面元(surfel)融合降低了重构稠密地图的不确定性。结果表明，该方法无需全局轨迹优化即可生成全局一致的地图，并通过surfel融合有效降低LiDAR噪声。

主要框架及实验结果

声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有，侵权请加上文微信联系删除。