fast-lio框图
时间: 2025-02-09 20:12:16 浏览: 66
### Fast-LIO 系统架构与工作原理
#### 架构概述
Fast-LIO是一种高效的LiDAR-Inertial Odometry (LIO)系统,旨在通过紧密耦合惯性测量单元(IMU)和激光雷达(LiDAR)数据来实现高精度的姿态估计和定位。该系统的核心在于将IMU预积分与LiDAR特征点匹配紧密结合,在优化过程中同时考虑两者的信息[^2]。
#### 主要模块解析
- **IMU 预处理**: IMU传感器提供高频度加速度计和陀螺仪读数,经过预积分处理后作为约束条件参与后续的状态估计过程。
- **LiDAR 特征提取**: 对每一帧LiDAR扫描数据进行特征检测,识别出稳定可靠的几何结构如边缘和平面等要素用于配准计算。
- **紧耦合优化框架**: 将上述两种不同类型的数据源融合在一个统一的非线性最小二乘求解器内完成实时位姿校正;特别地,采用逆深度参数化方式表示环境地图中的静态物体位置,并利用卡尔曼滤波理论指导下的增益更新机制进一步提高鲁棒性和准确性[^1]。
```mermaid
graph TD;
A[Start System Initialization] --> B{Preprocessing};
B --> C[IMU Pre-integration];
B --> D[LIDAR Feature Extraction];
E[(Optimization Framework)] --- F[Tight Coupling of IMU & LIDAR Features];
G[State Estimation Update via Kalman Gain K] -.-> H[Output Pose Estimate];
C --> E;
D --> E;
E --> G;
G --> H;
```
此图展示了从系统初始化到最终输出姿态估算的整体流程,其中包含了IMU预处理、LiDAR特征提取以及基于这两者之间关系构建起来的一个高效优化框架。在这个框架里实现了对状态量的有效修正并持续迭代直至收敛至最优解。
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