LiDAR里程计最新进展与挑战综述

主要观点总结

本文综述了激光雷达（LiDAR）里程计在机器人技术和自动驾驶中的进展，主要贡献包括全面分析LiDAR里程计的技术进展，按技术分类进行介绍，并探讨存在的挑战和未来研究方向。文章还讨论了LiDAR与其他传感器的融合，以提高里程计的精度和鲁棒性。

关键观点总结

关键观点1: LiDAR里程计的全面回顾和技术分类

文章总结了LiDAR里程计的主要方法，包括仅使用LiDAR的方法、LiDAR与IMU的结合、多LiDAR策略以及与其他传感器的融合。

关键观点2: LiDAR里程计的挑战和未来的研究方向

文章指出了LiDAR里程计存在的挑战，如数据量大、运动失真、有限感知等，并讨论了未来研究的方向，如建立激光雷达和IMU之间的联系、开发针对多种激光雷达的通用算法等。

关键观点3: 多传感器融合在LiDAR里程计中的应用

文章讨论了如何将其他传感器（如相机、红外热成像摄像头等）与LiDAR融合，以提高里程计的精度和鲁棒性，特别是在恶劣环境条件下。

文章预览

文章：LiDAR odometry survey: recent advancements and remaining challenges 作者：Dongjae Lee，Minwoo Jung，Wooseong Yang，Ayoung Kim 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 里程计在机器人导航中至关重要，尤其是在无法使用全球定位系统（GPS）等全球定位方法的情况下。里程计的主要目标是预测机器人的运动并准确确定其当前位置。各种传感器，如轮式编码器、惯性测量单元（IMU）、相机、雷达以及光探测与测距（LiDAR）等，都被用于机器人的里程计中。特别是LiDAR因其能够提供丰富的三维（3D）数据并且不受光线 ………………………………