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基于特征单一隧道环境的LiDAR/IMU紧耦合建图方法：SC-LIO系统研究

作者及机构
本研究由西安理工大学机械与精密仪器工程学院的王宁、王琪龙*、汤奥斐、蒲莨木、孙伊扬（国际工学院）和罗舒涵合作完成，成果发表于《激光与光电子学进展》（*Laser & Optoelectronics Progress*），网络首发日期为2025年9月24日。

学术背景
隧道环境因结构重复、纹理单一和光照不足等特点，导致传统激光雷达SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，同步定位与建图）系统易出现配准误差和轨迹漂移，严重影响建图精度与鲁棒性。现有方法如FAST-LIO2和Faster-LIO在退化环境中表现不佳，尤其在长距离隧道场景中累积误差显著。为此，本研究提出了一种名为SC-LIO（ScanContext-LIO）的新型紧耦合建图方法，旨在通过融合LiDAR（激光雷达）与IMU（惯性测量单元）数据，结合优化的Scan Context描述子，解决特征匮乏场景下的建图难题。

研究流程与方法
1. 数据预处理与IMU去噪
- 目标：降低IMU噪声对位姿估计的影响。
- 方法：对比移动平均法、中值滤波法和低阶平滑法的去噪效果（表1），最终选择MSE（均方误差）和SNR（信噪比）最优的低阶平滑法。消融实验表明，该方法显著降低了APE（绝对位姿误差）和RPE（相对位姿误差）（图14）。

1. IMU辅助点云去畸变

   • 问题：Livox HAP固态激光雷达的非重复扫描模式导致运动畸变。
     
   • 解决：通过IMU时间同步和位姿插值，将点云逐点校正至统一时刻（公式1-3），消除载体运动引起的几何畸变（图2-3）。
     

2. ESKF（误差状态卡尔曼滤波）状态估计

   • 创新点：
     
     • 引入矩阵逆引理优化卡尔曼增益计算（公式4-5），解决高维观测矩阵求逆的实时性问题。
       
     • 基于点-面残差构建观测模型（公式7-15），利用ikd-tree（增量式kd树）高效搜索近邻点并拟合局部平面（图4）。
       
   • 流程：名义状态预测→误差状态更新→后验估计迭代收敛（图5）。
     

3. 局部地图管理

   • 动态更新机制：通过滑动窗口维护局部地图，结合ikd-tree的平衡性检查（图6-9），实现高效点云插入、删除与重构，确保实时性。
     

4. 改进的Scan Context回环检测

   • 适配固态雷达：针对Livox HAP的120°视场限制，将点云划分为环-扇区网格（公式16-18），生成二维描述子（图13）。
     
   • 二次验证：通过kd-tree快速检索候选回环帧，再用NDT（正态分布变换）配准验证几何一致性（图12），降低误检率。
     

主要结果
1. IMU去噪效果：低阶平滑法使APE均值从0.613 m降至0.223 m（对比FAST-LIO2），RPE均值从0.033 m降至0.003 m（图17-18）。
2. 数据集验证：在HKU长走廊数据集中，SC-LIO的回环误差仅0.080 m，误差比（0.000146）显著优于FAST-LIO2（0.001357）和Faster-LIO（0.000219）（表2）。
3. 实地隧道测试：SC-LIO成功构建完整往返轨迹（图21），而对比算法在返程出现明显漂移（图22）；其回环误差（1.245 m）和误差比（0.007997）均为最优（表4）。

结论与价值
SC-LIO通过紧耦合LiDAR/IMU数据、优化状态估计框架及改进回环检测，在隧道等退化环境中实现了高精度、高鲁棒性的三维建图。其科学价值在于：
1. 算法创新：首次将Scan Context描述子适配固态激光雷达，结合NDT二次验证，提升回环检测可靠性。
2. 工程应用：为隧道巡检、自动驾驶等场景提供了实用的建图解决方案。

研究亮点
1. 紧耦合框架：IMU去噪、点云去畸变与ESKF的深度融合，显著抑制累积误差。
2. 实时性优化：矩阵逆引理与ikd-tree的应用，使系统在计算效率上优于主流方法。
3. 场景适配性：针对固态雷达特性改进Scan Context，填补了该类传感器在回环检测中的技术空白。

未来方向
作者建议融合视觉模块以增强纹理感知，进一步丰富地图语义信息。这一研究为多传感器融合SLAM在退化环境中的应用提供了重要参考。

（注：全文约1500字，涵盖研究全流程及核心创新点，符合学术报告要求。）