3D LiDAR SLAM最新综述(1)

主要观点总结

本文是一篇关于3D LiDAR SLAM的全面综述，介绍了其背景、主要贡献、关键技术和挑战等。文章详细概述了LiDAR SLAM的结构，包括前端扫描匹配、回环检测和后端图优化等关键组件，并讨论了现有方法和未来的发展趋势。

关键观点总结

关键观点1: 文章的主要贡献

提供了关于LiDAR SLAM的全面和系统的综述，涵盖了框架、挑战、分类、基准测试和未来趋势等内容。对LiDAR SLAM方法进行了深入的概述，并简要总结了每个子类的优势和局限性。总结了常用的数据集、评估指标和成功的商业SLAM解决方案，并对现有方法进行了全面的比较。

关键观点2: LiDAR SLAM的技术概述

前端包括扫描匹配和回环检测，后端则使用优化技术对模型进行全局调整。扫描匹配分为特征匹配方法和直接匹配方法。回环检测通过识别与当前点云帧高度相似的历史场景，在位姿图中建立全局约束。后端图优化是SLAM问题的核心部分，目标是通过调整找到满足所有约束的最优位姿配置。

关键观点3: LiDAR SLAM的挑战

LiDAR SLAM面临的主要挑战包括天气条件的影响、传感器多样性、回环检测的准确性和效率、多传感器融合的挑战、模块协作以及系统效率等问题。

文章预览

文章：3D LiDAR SLAM : A survey 作者：Yongjun Zhang， Pengcheng Shi，Jiayuan Li 编辑：点云PCL 欢迎各位加入知识星球，获取PDF论文，欢迎转发朋友圈。 文章仅做学术分享，如有侵权联系删文。 公众号致力于点云处理，SLAM，三维视觉，高精地图等领域相关内容的干货分享，欢迎各位加入，有兴趣的可联系dianyunpcl@163.com。 文章未申请原创 ， 侵权或转载 联系微信cloudpoint9527。 摘要 SLAM（同步定位与地图构建）是机器人技术和摄影测量领域中非常具有挑战性但又极为基础的问题，也是无人系统智能感知的前提条件。近年来3D LiDAR SLAM 技术取得了显著进展。然而，据我们所知，现有的大部分综述都集中于视觉SLAM方法。为弥补这一差距，本文提供了一篇综合性的综述，概括了3D LiDAR SLAM的科学内涵、关键难点、研究现状及未来发展趋势，旨在让读者更好地理解LiDAR SLAM技 ………………………………