综述类slam论文A Survey of Simultaneous Localization and Mapping（一）——激光雷达部分

A Survey of Simultaneous Localization and Mapping

同步定位和地图绘制（SLAM）实现了基于自我感知的同时定位和地图构建的目的。本文对SLAM进行了概述，包括激光雷达SLAM，视觉SLAM及其融合。对于激光雷达或视觉SLAM，该文章调查说明了传感器的基本类型和产品，开源系统的分类和历史，嵌入的深度学习，挑战和未来。另外，补充了视觉惯性里程计的介绍。对于激光雷达和视觉融合SLAM，本文重点介绍了多传感器校准，硬件，数据，任务层中的融合。用悬而未决的问题和前瞻性思考结束了本文。本文的贡献可归纳如下：本文提供了SLAM的高质量和全面概述。对于这篇文章对于新的研究人员来说是非常友好的，可以帮助他们掌握SLAM的发展并非常透彻地学习它。同样，该论文也可以被有经验的研究人员视为研究和寻找新的兴趣方向的字典。

索引词-调查，SLAM（同时定位和地图构建），激光雷达SLAM，视觉SLAM，激光与视觉融合，用户指南。

1、介绍

SLAM是“同时定位和建图”的缩写，它包含两个主要任务，即定位和映射。 在移动机器人中，这是一个重大的开放性问题：要精确移动，移动机器人必须具有准确的环境图；但是，要构建准确的地图，必须准确知道移动机器人的感应位置[1]。通过这种方式，可以将同时地图构建和定位看作一个经典的问题，首先出现的是鸡还是鸡蛋？ （地图还是运动？