【摘 要】
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即时定位与地图构建（SLAM）目前已经广泛应用于自动驾驶及机器人自主导航等多个领域。激光雷达SLAM系统具有较高鲁棒性和精确性，使其在工业界获得了更多的认可。由于激光雷达传感器在运动时采集到的点云数据可能发生畸变现象，尤其是在机器人旋转运动过程中，获取到真实环境墙壁的点云数据时往往会出现较大差别，因此在基于激光雷达的SLAM算法中，如何解决激光雷达运动畸变带来的建图精度误差亟待解决。针对该问题提出
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即时定位与地图构建（SLAM）目前已经广泛应用于自动驾驶及机器人自主导航等多个领域。激光雷达SLAM系统具有较高鲁棒性和精确性，使其在工业界获得了更多的认可。由于激光雷达传感器在运动时采集到的点云数据可能发生畸变现象，尤其是在机器人旋转运动过程中，获取到真实环境墙壁的点云数据时往往会出现较大差别，因此在基于激光雷达的SLAM算法中，如何解决激光雷达运动畸变带来的建图精度误差亟待解决。针对该问题提出了一种激光雷达旋转畸变矫正算法，通过计算激光点的曲率提取出符合条件的特征点，在惯性传感器的辅助下利用球面插值算法重置特征点数据，并且根据新的特征点处理下一帧激光雷达数据，从而矫正激光雷达带来的数据旋转畸变。实验结果表明，该算法在机器人旋转运动和环境比较复杂的情况下有较好的鲁棒性及建图精确度。
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