起因于一次技术分享，也是对之前一段时间学习的总结>_< 0. 什么是SLAM？ Simultaneous Localization and Mapping 搭载1)一种或几种传感器的运动主体在2)没有环境先验信息的情况下，在运动过程中实时估计自身运动并建立环境模型。 SLAM问题的本质就是状态估计。 ...

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1. 待测试： 1.1 Lidar 里程计： 1.2 Lidar-IMU 里程计 2. 测试方法： 3. 测试数据： 4. 隧道场景（11.30） 5. 城市场景（12.01） 5.1 MAP OVERVIEW 5.2 Trajectory 5.3 RPE/APE ...

0_1. 分析数据： 0_2. 步骤： 1. 单帧ICP(scan-to-scan) 1.1 位置/姿态变换结果对比 1.2 使用不同特征匹配结果： 1.3 单帧点云与静止帧中点距分析： 2. 里程计全局建图（scan-to-map） 2.1 轨迹： 2.2 量化分析： ...

0. 扬州瘦西湖隧道 1. Integrated navigation with GNSS \& IMU mapping 1.1 建图效果 1.2 轨迹 2. Feature based SLAM 2.1 建图效果 2.2 轨迹对比 3. Lidar-IMU SLAM...

1. 运动畸变 1.1 平移带来的畸变 1.2 旋转带来的畸变 2. 畸变去除方法 2.1 基于位姿估计 2.2 外接传感器 2.3 融合方法 3. 部分点云处理算法采用运动补偿方法 3.1 A-LOAM 3.2 Lego Loam ...

1. 信号误差组成 1) 量化噪声 2) 角度随机游走 3) 角速率随机游走 4) 零偏不稳定性噪声 5) 速率斜坡 6) 零偏重复性 2. 信号误差分析— Allan方差 3. IMU内参 1）零偏误差： 2）刻度系数误差： 3）安装...

1. Usage 1.1 Data Collect Procedure 1.2 Precision Indicators 1.2.1 RPE: relative pose error 1.2.2 ATE: absolute trajectory error ...