主要观点总结
本文系统概述了3D激光雷达SLAM算法框架和关键模块，分析阐述了近年来的研究热点问题和未来发展趋势，并梳理了3D激光雷达SLAM算法性能的评估标准。选取了6种开源3D激光雷达SLAM算法在机器人操作系统(ROS)中进行了测试评估，基于KITTI基准数据集，从KITTI官方精度标准、SLAM算法精度指标、算法耗时和处理帧率3方面进行了横向比较。结果表明，LIO-SAM算法性能综合表现突出，在00序列数据集的测试中，绝对轨迹误差(ATE)和相对位姿误差(RPE)的RMSE数据分别为1.303和0.028，算法处理的帧率为28.6。最后依据CiteSpace分析了3D激光雷达SLAM技术的应用趋势。
关键观点总结
关键观点1: 3D 激光雷达 SLAM 框架概述
本文系统介绍了3D激光雷达SLAM算法框架，包括基于滤波器和基于图优化的两类方法，并梳理了算法的关键模块。
关键观点2: 算法性能评估标准
本文基于KITTI基准数据集，从KITTI官方精度标准、SLAM算法精度指标、算法耗时和处理帧率3方面对6种开源算法进行了横向比较。
关键观点3: LIO-SAM算法性能表现
在00序列数据集的测试中，LIO-SAM算法表现出色的精度和实时性，其绝对轨迹误差(ATE)和相对位姿误差(RPE)的RMSE数据分别为1.303和0.028，处理的帧率为28.6。
关键观点4: 技术应用趋势分析
通过CiteSpace分析了3D激光雷达SLAM技术在移动机器人和测绘领域的应用趋势，包括服务型机器人、无人驾驶、测绘平台等应用场景。
文章预览
转自| 智车行家 引言： 无人平台在大范围环境中 实现自 主定位与导航的能力 需求日 益严苛， 其中 基于激光雷达的同步定位和绘图 技术(SLAM) 是主流的研究方案。 在这项工作中， 本文系统概述了 3D 激光雷达SLAM算法框架和关键模块， 分析阐述了近年来的研究热点问题和未来发展趋势， 梳理了3D激光雷达 SLAM 算法性能的评估标准， 并据此选取目前较为成熟的具有代表性的6种开源 3D 激光雷达SLAM 算法在机器人操作系统(ＲOS) 中进行了测试评估， 基于 KITTI 基准数据集， 从 KITTI 官方精度标准、SLAM算法精度指标、算法耗时和处理帧率3方面进行了横向比较， 结果表明， 所选6种算法中 LIO-SAM 算法性能综合表现突出， 其在 00 序列数据集的测试中， 绝对轨迹误差(ATE) 和相对位姿误差(ＲPE) 的 ＲMSE 数据分别为 1. 303 和 0. 028， 算法处理的帧率(fps) 为 28. 6，
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