3D LiDAR SLAM最新综述(2)

主要观点总结

这篇文章详细介绍了3D LiDAR SLAM技术及其相关领域的发展，包括其主要方法和特点，如基于特征的方法、直接法和基于投影的方法等。总结了关键技术和应用现状，并对未来的发展趋势进行了展望。

关键观点总结

关键观点1: 文章介绍了LiDAR SLAM的重要性和发展趋势。

LiDAR SLAM是机器人技术和摄影测量领域中的一项重要技术，近年来取得了显著的进展，并呈现出广阔的发展前景。

关键观点2: 文章总结了基于特征的方法的主要技术和特点。

基于特征的方法是利用特征进行匹配和定位的一种技术，包括基于几何特征、颜色特征和纹理特征的方法等。这些方法在结构化环境中表现出色，但在特征稀缺或无特征的环境中表现不佳。

关键观点3: 文章介绍了直接法的主要技术和特点。

直接法是一种利用整个点云进行匹配和定位的技术，避免了特征提取的需要，并利用直接匹配进行位姿计算。这种方法适用于无特征环境和需要高精度地图的场景。

关键观点4: 文章介绍了基于投影的方法的主要技术和特点。

基于投影的方法将点云转换为图像，并采用视觉里程计技术估计传感器的自我运动。这种方法简化了数据处理，降低了计算需求，但可能导致信息丢失。

关键观点5: 文章总结了LiDAR SLAM技术的未来发展趋势和挑战。

随着传感器和硬件的快速发展，LiDAR SLAM技术面临着算法改进、特征提取和匹配、投影变形处理等方面的挑战。未来的发展趋势包括更高效的数据处理、更精确的地图构建和更广泛的应用领域。

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。未经博主同意请勿擅自转载。 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。 未经作者允许请勿转载，欢迎各位同学积极分享和交流。 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， ………………………………