一种新的基于LiDAR/IMU组合的室内无人车导航系统

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摘要：在室内拒止条件下，无人地面车辆的室内导航面临巨大挑战。为了解决这个问题，我们引入了一种基于激光雷达（LiDAR）和惯性测量单元（IMU）的松组合导航系统，并提出了一种新的基于LiDAR的混合扫描匹配算法来估计车辆的相对位置和方向变化，该算法结合了遍历搜索和数学优化算法。首先在遍历搜索算法中引入了适应度函数，以寻找车辆姿态最优估计值，然后将该估计值作为数值优化算法的初始值进一步优化，最后通过无迹卡尔曼滤波器（UKF）将LiDAR估计位姿与DRS预测的结果进行松组合，从而减少惯性传感器的累积误差。（剩余9217字）