面向大型室内场景的无人机三维激光雷达解耦SLAM方法

大型室内场景通常在高程方向结构较为相似,导致激光雷达扫描点云在高程方向特征退化,传统激光雷达SLAM的无人机定位方法易发生高程特征误匹配。针对于此,提出了一种基于惯性/高度传感器信息辅助的机载三维激光雷达解耦SLAM算法：将高度传感器、惯性姿态引入点云初始化过程,提高初始位姿匹配精度;将基于多元正态分布的点云配准算法在水平、高度通道解耦,约束点云配准方向,提高高程退化环境下的定位精度;同时使得传统SLAM六维位姿解算降为三维,降低了计算量。通过Gazebo构建船舱仿真场景,对提出的方法进行验证,结果表明本文方法可以提高在高程特征退化下的激光雷达SLAM定位精度,比传统算法提升40%以上,并有效提高了计算效率。