基于改进回环和位姿图优化的激光SLAM算法的学术报告

一、作者与发表信息
本研究的通讯作者为南京信息工程大学自动化学院的张永宏教授（E-mail: zyh@nuist.edu.cn），合作作者包括李飞翔、阚希（无锡学院物联网工程学院）、董天天、刘云平（南京信息工程大学）及柏宗春（江苏省农业科学院农业设施与装备研究所）。研究以《基于改进回环和位姿图优化的激光SLAM算法》为题，于2025年4月9日在《激光与光电子学进展》（Laser & Optoelectronics Progress）网络首发，正式出版于该刊2025年第62卷第20期，DOI为10.3788/LOP242460。

二、学术背景
研究领域为机器人同步定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping, SLAM），具体聚焦激光雷达（LiDAR）SLAM算法在大规模室外环境中的定位漂移与位姿误差问题。传统激光SLAM算法（如ICP、LOAM）依赖几何特征匹配，在非结构化或稀疏场景中易因累积误差导致建图失真。尽管紧耦合激光-惯性里程计（LIO）方法（如FAST-LIO2）通过融合IMU数据提升了局部一致性，但全局优化仍依赖回环检测与位姿图优化（Pose Graph Optimization, PGO）。现有回环检测方法（如Scan Context）在垂直信息受限场景中性能不足，而传统PGO对噪声敏感。本研究旨在通过改进回环检测与PGO框架，提升SLAM系统在复杂环境下的精度与鲁棒性。

三、研究流程与方法
1. 激光雷达惯性里程计（LIO）模块
- 基于FAST-LIO2的紧耦合迭代误差状态卡尔曼滤波（IEKF）框架，通过IMU前向传播与点云后向传播校正运动畸变，利用ikd-tree加速点云配准。
- 创新点：引入地面点云去除（RANSAC算法拟合平面模型，阈值ε=0.1m）与非地面点体素滤波（网格尺寸0.2m），减少计算负担。

1. 改进回环检测

   • 时空描述符生成：从关键帧点云提取边界点集，构建三角形描述符δ=[l₁₂,l₂₃,l₁₃,n₁·n₂,n₂·n₃,n₁·n₃]，记录边长（升序排列）与法向量点积，附加时间戳。
     
   • 相似性匹配：通过余弦相似度（公式3）与时间阈值（α=10s）筛选候选回环，利用奇异值分解（SVD）粗配准后，采用广义迭代最近点（GICP）算法精配准（目标函数含法向量约束λ=0.5）。
     

2. 全局位姿图优化（PGO）

   • 提出高斯-马尔可夫正则化（GMR）框架，优化目标函数（公式6）包含传统位姿残差与相邻节点平滑约束（协方差矩阵Qᵢ调节权重）。
     
   • 数据关联：回环约束通过GICP变换参数导入位姿图，使用g2o库求解非线性最小二乘问题。
     

四、实验结果与分析
1. 回环检测性能
- 在NCLT和KITTI08数据集上，时空描述符的召回率（Recall）较Scan Context提升15%（NCLT）与8%（KITTI08），尤其在垂直信息受限的走廊场景中优势显著。

1. 轨迹精度对比

   • 公开数据集：在ULHK、UTBM和NCLT上，本算法的绝对位姿误差（APE）RMSE均值分别为1.425m、29.725m和3.388m，较对比算法（FAST-LIO-SAM等）平均降低30%。UTBM斜坡场景中，Z轴漂移误差减少42%（图6e）。
     
   • 真实场景验证：搭载Jetson-NX与RS-LiDAR16的实验平台显示，RMSE仅2.495m（表2），较基线算法提升50%，且点云地图边缘清晰度显著提高（图8d）。
     

2. 计算效率

   • 时空描述符哈希表检索耗时<5ms/帧，GICP配准时间因SVD预对齐减少37%。
     

五、结论与价值
1. 科学价值
- 提出时空描述符与GMR-PGO框架，为解决大场景SLAM的累积误差问题提供了新思路，理论贡献包括：
- 三角形描述符的旋转平移不变性增强了回环鲁棒性；
- GMR通过平滑约束抑制了位姿突变，提升优化稳定性。

1. 应用价值
   
   • 适用于自动驾驶、农业机器人（如江苏省农科院验证场景）等需高精度导航的领域，尤其在复杂地形（如地下停车场斜坡）中表现优异。
     

六、研究亮点
1. 方法创新
- 首度将时空描述符与GICP结合，实现“粗-精”两级回环检测；
- GMR-PGO框架为位姿优化引入马尔可夫随机场理论，增强全局一致性。

1. 性能突破
   
   • 在保持实时性（20Hz）前提下，RMSE精度达同类算法最优，且开源代码适配多种LiDAR（如Velodyne、Livox）。
     

七、其他价值
研究获国家自然科学基金（42175157, 42475151）及江苏省农业科技项目（CX(24)1022）支持，相关算法已部署于农机导航系统，推动农业自动化应用。