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【LOAM：激光雷达里程测量实时建图方法】 LOAM（Lidar Odometry and Mapping）是一种针对6自由度移动的2轴激光雷达的实时建图和定位技术。它旨在解决由于不同时间接收的距离测量导致的点云配准错误，尤其在激光雷达自身处于运动状态时。传统的解决方案依赖于如GPS/INS的独立位置估计或里程计，如车轮编码器或视觉里程计，但这些方法容易因积累误差而产生漂移。 论文提出了一个将SLAM（Simultaneous Localization And Mapping，同时定位与建图）问题分解为两个并行运行的算法的方法。高频但低精度的里程计算法用于估计激光雷达的速度，纠正点云中的失真。低频运行的精细匹配和配准算法用于匹配和标记点云，从而构建高精度地图。这种方法避免了对高精度测距或惯性测量的依赖，实现了低漂移和低计算复杂度。 关键创新点在于特征点的提取和匹配策略。两种算法分别寻找边缘和平面特征，通过快速计算找到特征点的对应关系，而在建图过程中，通过比较特征值和特征向量来确定对应关系，确保了匹配的准确性。此外，运动估计在较高频率下进行，为建图过程提供了充足的时间来提高精度，而建图算法则可以在较低频率下运行，处理大量特征点，实现更精确的优化。 相关工作表明，2D激光雷达在机器人导航中广泛应用，常使用ICP（Iterative Closest Point）算法进行不同扫描间的匹配。然而，对于扫描频率较低或存在运动畸变的情况，需要额外的畸变补偿技术。例如，通过IMU集成的视觉里程计或扩展卡尔曼滤波器等方法进行运动估计和建图。但LOAM的独特之处在于，即使没有其他传感器辅助，也能有效地处理双轴激光雷达的运动畸变，实现自主的实时定位和建图。 LOAM通过巧妙地分解SLAM问题，提高了实时建图的精度和鲁棒性，尤其适用于移动平台，如无人机或手持设备，其在各种光照和纹理条件下都能保持稳定性能。通过不断改进和优化，LOAM为移动机器人导航和环境理解提供了重要的技术基础。