仪器仪表学报

作者：刘名星，徐晓苏

单位：刘名星,1.东南大学仪器科学与工程学院,,徐晓苏,1.东南大学仪器科学与工程学院,

关键词：同步定位与建图;回环检测;语义分割;描述子

在同步定位与建图(SLAM)中,回环检测是提高定位精度的重要环节。通过识别回环并校正累计误差,能够有效增强定位的精度和稳定性。然而,目前大多数基于LiDAR的回环检测方法主要依赖坐标和反射强度等低层次特征来构建描述子,未能充分利用场景中的语义信息,从而在复杂场景中面临精度和可靠性不足的问题。针对这一不足,提出了一种基于语义辅助的强度扫描上下文方法,以弥补现有方法的局限性。首先,该研究方法利用ICP算法对两帧点云进行粗配准,减少角度和位移对回环检测的影响。在此基础上,将语义信息与点云的几何信息及强度信息相结合,构建多层级特征的全局描述子。最后,通过描述子相似度计算判断回环是否存在,从而实现更可靠的回环检测。在公开数据集KITTI上的实验结果表明,该研究方法的最大F1分数较scancontext算法提升了19.71%,平均均方根误差较lego-loam算法降低了36%。此外,在校园环境的实测结果显示,该研究方法的最大F1分数较lio-sam算法提升了19.23%,较lego-loam算法提升了70.62%;平均均方根误差较lio-sam算法降低了56.68%,较lego-loam算法降低了20.7%。这些结果表明,该研究方法不仅能够有效提升回环检测的准确性,还能在多样化场景下展现出更强的鲁棒性。通过引入语义信息,该研究显著改善了描述子在复杂场景中的区分能力,为SLAM技术的发展提供了新的思路和方法支持。

来源：2025年第2期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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