摘要：针对自动驾驶、智慧物流等领域大多围绕单一类型激光雷达（LiDAR）定位的问题，分析室内外场景下不同类型激光雷达（LiDAR）和激光惯性里程计的定位性能：对比威力登32线机械LiDAR（VLP-32）和觅道360类固态LiDAR（Mid-360）的硬件设计和扫描线束分布；围绕当前广泛应用的基于增量平滑的激光惯性里程计（LIO-SAM）、快速直接激光惯性里程计（FAST-LIO2）和轻量化激光惯性里程计（Faster-LIO），分析3种开源框架的解算特性。实验结果表明，在开阔的室外环境中，VLP-32轨迹精度更高；而在室内受限空间，相比VLP-32，Mid-360的绝对轨迹误差可降低15.42%，性价比更高；对于VLP-32，3种开源框架解算室外数据的精度相差不大，而FAST-LIO2解算室内数据的精度最高；对于Mid-360，FAST-LIO2和Faster-LIO解算室内和室外数据的精度优于LIO-SAM，室内场景更显著，且FAST-LIO2解算得到的绝对轨迹误差最小；Faster-LIO运行内存占用最低。
文章目录
0 引言
1 机械和类固态LiDAR测量原理对比
1.1 机械LiDAR测量原理
1.2 类固态LiDAR测量原理
2 开源激光惯性里程计分析
2.1 基于图优化的LIO-SAM
2.2 基于IEKF的FAST-LIO2
2.3 基于IEKF的Faster-LIO
3 实验与结果分析
3.1 多源传感器实验平台
3.2 室外环道数据
3.3 室内地下停车场数据
3.4 结果与分析
3.4.1 室外环道定位性能分析
3.4.2 室内地下停车场定位性能分析
3.4.3 CPU占用情况对比
4 结束语
