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激光SLAM技术综述（2025版）
文章目录
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激光SLAM技术综述（2025版） -
- 一 、 激光SLAM概述
- 二、 激光SLAM基本流程
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- 2.1 传感器数据处理与特征提取
- 2.2 前端里程计（Odometry）
- 2.3 后端优化与回环检测
- 2.4 地图表示与管理
- 三、主流激光SLAM算法解析
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- 3.1 2D激光SLAM算法
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- 3.1.1 GMapping：基于粒子滤波的经典方法
- 3.1.2 Hector建图：基于扫描匹配的无里程计方法
- 3.1.3 Cartographer：多传感器融合的工业级方案（Google）
- 3.2 3D激光SLAM算法
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- 3.2.1 LOAM系列：三维里程计的里程碑
- 3.2.2 前沿创新算法
- 四、 前沿进展与融合趋势
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- 4.1 多传感器紧耦合
- 4.2 新型特征表达与深度学习方法
- 4.3 大规模建图优化技术
- 4.4 先进优化理论应用
- 4.5 实际应用挑战与解决方案
- 五、 总结与未来方向
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- 5.1 多模态深度融合
- 5.2 自适应特征学习
- 5.3 语义SLAM升级
- 5.4 大规模部署优化
- 5.5 动态场景适应
一 、 激光SLAM概述
同步定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping, SLAM）作为机器人自主导航的核心技术，通过环境感知与自定位的协同实现未知环境的地图构建。其中，激光SLAM以激光雷达（LiDAR）为主要传感器，利用其高精度、强抗干扰和环境稳定性等优势，成为工业界应用最广泛的SLAM实现方式。激光SLAM的发展历程经历了从2D到3D的演进，从单一传感器到多传感器融合的变革，以及从滤波方法到优化理论的范式转移。根据适配的场景，激光SLAM可分为2D SLAM（适用于室内平面移动机器人）和3D SLAM（适用于无人机、自动驾驶等三维运动平台）。
激光SLAM面临的核心挑战包括：运动畸变补偿（高速运动导致点云失真）、数据关联不确定性（环境特征匹配歧义）、累积误差消除（长期运行的位置漂移）以及大规模场景下的实时性问题。
现代激光SLAM系统通常采用模块化架构，包含传感器数据处理、前端里程计、后端优化、回环检测和地图管理等组件。这种架构设计使得系统能够兼顾实时局部精度和全局一致性，为机器人在复杂环境中的稳定运行提供保障。