3D LiDAR SLAM最新综述(4)

主要观点总结

文章主要介绍了关于LiDAR SLAM技术的综述，包括其背景、框架、挑战、方法分类、数据集评估指标、商业解决方案和未来发展方向等。作者还分享了一些与自动驾驶相关的文章和资源。

关键观点总结

关键观点1: LiDAR SLAM技术的重要性和挑战

文章介绍了LiDAR SLAM技术在机器人技术和摄影测量领域的重要性，同时也指出该领域的一些挑战，如数据融合、多模态SLAM、基于学习的SLAM和多机器人协作SLAM等。

关键观点2: 文章主要内容和结构

文章主体部分详细讨论了LiDAR SLAM的背景、框架、挑战及其与先前调查的关系，提供了综合的方法分类，并简要概述了各方法的优缺点。此外，还介绍了开源LiDAR SLAM数据集、评估指标、实验性能和商业SLAM解决方案等。

关键观点3: 未来有前景的LiDAR SLAM发展方向

文章强调了未来LiDAR SLAM技术的发展方向，包括多模态SLAM、基于学习的SLAM、量子SLAM等，并讨论了如何从算法和硬件层面迎接未来的量子时代。

关键观点4: 自动驾驶及相关领域的分享

除了LiDAR SLAM的综述，文章还分享了一些与自动驾驶相关的主题，如点云论文速读、基于激光雷达的里程计及3D点云地图中的定位方法等。

关键观点5: 联系信息和合作机会

文章最后提供了作者的联系信息和合作机会，鼓励有想法、乐于分享的小伙伴加入知识星球，共同分享和学习三维视觉、点云、高精地图、自动驾驶等相关领域的知识。

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， ………………………………