室外SLAM算法概述

1. 室外高精地图

• 泛信息道路数据采集：数据采集车和其他外部传感器用于采集多源数据，如激光雷达系统点云数据、遥感图像、倾斜摄影测量数据、高清相机图像、热红外图像、声音信号和电磁信号。
• 道路静态信息提取：静态信息是通过多源数据获得的路线规划和车辆定位的基础，包括车道线、路缘石、栏杆、路标、路灯、隧道等。
• 道路动态信息提取：动态信息是实时检测周围环境和调整汽车行驶路线的基础，也是通过提取和标记上述收集到的数据来获得的，包括车辆与附近物体 (如其他汽车、行人和施工护栏)之间的距离，还包括一些普遍存在的信息,如气象数据、动态交通状况、POI数据。
• 动态和静态信息的融合：集成道路静态信息和道路动态信息，可以丰富道路信息，提高车道线的准确性

2. SLAM算法

由于视觉传感器对光照条件要求较高，致使视觉传感器在光照强度变化较大的环境中无法很好地完成建图，2D 激光雷达的优点是可以同时发射和接收单线激光,结构简单、扫描速度快、分辨率高且功耗低，但同时它的缺点也是因为只能发射单线激光,因此对存在起伏、障碍物、坡道的场景建图效果较差,所构建地图要素缺失过多，不适用于全地形环境，而3D激光雷达则可以通过发射多束激光从而获取含有精准的距离、角度、相对位置的几何数据与点云信息，描述机器人所处的三维空间,并且线束越多，对环境描述也更清晰。