最近研究翻譯基于激光雷達（LiDAR）無人駕駛SLAM論文。在基于LiDAR的3D SLAM中，大家可能最先想到的是Sebastian Thrun（Udacity創始人，在谷歌負責無人駕駛），他的一本比較命名的書《概率機器人》（Probabilistic Robotics），出版比較久遠。但是確實是經典。包括后來陸續他的論文，都是值得研究和去實現。谷歌在2016年開發了激光雷達的2D/3D slam(Cartgrapher)，據說在掃地機器人中使用很好。但是無人駕駛可以參考其實現。 SLAM（同時定位與建圖）， localization基于已經建立好的map來定位，無人駕駛的mapping建圖主要使用LiDAR和Odometry，建好的地圖供定位使用，定位同時能update地圖。 谷歌的Cartgrapher參考了一篇2016年實現的經典論文《Real-Time Loop Closure in 2D LIDAR SLAM》，里面提到如何實現local的優化和global的優化，還有加速loop closure 的branch and bound search。非常值得研讀并參考cartographer源碼實現出來。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的无人驾驶中的SLAM技术的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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