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多传感器融合定位（2-点云地图构建及基于地图定位）1-回环检测及代码实现

多传感器融合定位（2-点云地图构建及基于地图定位）1-回环检测及代码实现

多传感器融合定位（2-点云地图构建及基于地图定位）1-回环检测及代码实现_第1张图片

scan context

核心思想：三维点云匹配下，计算量巨大，基于三维匹配，初值问题无法解决，scan context 对三维进行将将维度，并且scan context对初值不敏感。

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通过两次切割，使点集从三维变成为二位数组
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d的值越小，代表他们之间的相似度越高
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step1：将二维数组合并为一维，进行粗配准(一维迭代)
step2: 粗配准大致确定范围后，再进行细配准(二维迭代)
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解算位姿：
1.找到相似阵
2.计算角度偏差
3.通过Scan Context得到初值后 进行ICP 、 NDT
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问题：难以找到相似的特定两帧
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LeGO-LOAM

可以对历史帧的修正，是形成闭环的前提条件
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基于直方图

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