SLAM融合激光雷达

### SLAM与激光雷达融合技术实现方法 #### 三维空间中的定位与建图挑战 在机器人导航领域，同步定位与地图构建(SLAM)是一个核心问题。当仅依赖于单一类型的传感器时，在复杂环境中难以达到理想的性能。例如，视觉SLAM在光线变化或低纹理环境下容易失败[^3]；而基于激光雷达的SLAM虽然能提供精确的距离测量，但在动态场景下可能遇到遮挡等问题。 #### 多模态感知的优势 为了克服单个传感器局限性带来的难题，研究者们提出了将不同种类传感信息结合起来的方法——即多源数据融合。对于室外大范围应用场景而言，最常见的是把摄像头获取到的颜色/深度图像同LiDAR得到的空间结构相结合来增强系统的鲁棒性和准确性[^4]。 #### 数据级融合策略 具体来说，在数据层面可以采用特征关联的方式来进行初步配准。通过提取并匹配来自两种设备共同视域内的稳定标志物作为参照系，从而建立起两套坐标体系之间的转换关系。之后利用这种映射完成后续操作如姿态估计等任务。 #### 图优化框架下的联合校正机制 考虑到各自存在的不确定性因素影响最终效果，还需要引入更高级别的处理手段以确保整体一致性。一种有效途径是在图优化(Graph Optimization)框架内实施全局调整：一方面借助视觉线索辅助解决尺度模糊度问题；另一方面凭借点云间的刚体变换约束减少累积漂移误差[^1]。 ```python import numpy as np from g2o import SE3Quat, SparseOptimizer, BlockSolverSE3, LinearSolverCSparseSE3 def optimize_pose_graph(poses, constraints): optimizer = SparseOptimizer() solver = BlockSolverSE3(LinearSolverCSparseSE3()) algorithm = GaussNewton(solver) optimizer.set_algorithm(algorithm) for i, pose in enumerate(poses): vertex = VertexSE3() vertex.set_id(i) vertex.set_estimate(SE3Quat(pose)) optimizer.add_vertex(vertex) for constraint in constraints: edge = EdgeSE3() edge.vertices()[:] = [optimizer.vertex(constraint[0]), optimizer.vertex(constraint[1])] edge.set_measurement(SE3Quat(constraint[2])) edge.set_information(np.eye(6)) optimizer.add_edge(edge) optimizer.initialize_optimization() optimizer.optimize(10) optimized_poses = [] for i in range(len(poses)): optimized_poses.append(optimizer.vertex(i).estimate().to_vector()) return np.array(optimized_poses) ```