【摘 要】
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在室外环境下，基于激光雷达传感器的里程计位姿容易产生累计误差，导致点云地图漂移甚至建图失败，严重限制了激光雷达SLAM的应用。针对这一问题，提出了一种面向室外环境的基于快速回环检测的激光雷达SLAM算法。利用扫描上下文（Scan Context）描述子和Kd-tree搜索获取候选的回环帧，有效提升计算的效率，并采用激光雷达虹膜（Lidar Iris）描述子计算回环帧间的相似度得分，通过残差项加权的
【基金项目】
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国家自然科学基金（62073080,619210004）； 中央高校基本科研业务费专项资金（2242022K30017,2242022K30018）；
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在室外环境下，基于激光雷达传感器的里程计位姿容易产生累计误差，导致点云地图漂移甚至建图失败，严重限制了激光雷达SLAM的应用。针对这一问题，提出了一种面向室外环境的基于快速回环检测的激光雷达SLAM算法。利用扫描上下文（Scan Context）描述子和Kd-tree搜索获取候选的回环帧，有效提升计算的效率，并采用激光雷达虹膜（Lidar Iris）描述子计算回环帧间的相似度得分，通过残差项加权的特征匹配获取回环帧间的位姿变换，有效提升了回环检测的精度和速度。在KITTI数据集上的实验结果表明，与A-LOAM算法相比，所提算法的平均性能提升约50%，回环耗时有效减少，提升了在室外环境下的位姿估计精度和建图准确度。
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