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作者：刘梦涵;王坚;马运涛;柳根;鲍王雨莎;孙昱;
单位：北京建筑大学测绘与城市空间信息学院;
摘要：针对传统SLAM系统前端里程计基于固定阈值提取特征点易导致位姿估计精度降低的问题，该文提出一种自适应点云特征提取方法，通过引入非线性衰减系数，根据点云到激光雷达中心的距离自适应调整特征提取阈值，同时附加非线性权重，提高系统位姿估计的鲁棒性。该文基于FAST-LIO2算法，利用M2DGR数据集验证了所提方法的可靠性，实验结果表明，本文方法的定位和建图精度优于原算法和同类型算法，在提高精度的同时保证了算法的运行效率，有效提升了算法的适用性。
关键词：位姿估计;;激光SLAM;;特征提取;;FAST-LIO2
基金资助：北京市教育委员会科学研究计划项目(KM202410016007);; 北京市自然科学基金面上项目(8222011);; 北京建筑大学研究生创新项目(PG2024120)
