【SLAM】开源 | 机器人群分布式协同激光雷达SLAM框架DCL-SLAM，具有更高精度和低通信带宽！

论文地址： http://arxiv.org/pdf/2210.11978v1.pdf

来源： 中山大学

论文名称：DCL-SLAM: A Distributed Collaborative LiDAR SLAM Framework for a Robotic Swarm

原文作者：Shipeng Zhong

内容提要

为了在未知环境中执行协作任务，机器人群必须建立一个全局参考框架，并将自己定位在对环境的共享理解中。然而，在现实场景中，它面临着许多挑战，例如关于环境的先验信息缺失，团队成员之间的沟通不畅。本文提出了DCL-SLAM，一种完全分布式的协同激光雷达SLAM框架，以最小的信息交换在未知环境中同时进行共定位。基于点对点通信(有限的带宽和通信范围)，DCL-SLAM采用轻量级的LiDAR-Iris描述符进行位置识别，不需要团队之间的完全连接。DCL-SLAM包括三个主要部分：可更换的单机器人前端激光雷达里程计；分布式闭环模块，用于检测机器人之间的重叠；采用分布式姿态图优化器，并结合拒绝杂散环测量的分布式后端模块。我们将提出的框架与各种开源激光雷达里程计集成在一起，以展示其多功能性。该系统通过各种规模和环境的基准数据集和现场实验进行了广泛的评估。实验结果表明，与现有多机器人SLAM系统相比，DCL-SLAM具有更高的精度和更低的通信带宽。

主要框架及实验结果

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