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谷歌的cartographer，作为2D和3D的激光SLAM开源算法框架。出现就引起了业界的广泛关注，我们用2D激光雷达实现了无人机的室内定位定点的工作。以前我们发布的代码没有融入IMU数据，最近我们把IMU配置进入了cartographer中，显著提高了位置估算的准确性和鲁棒性。IMU的数据来源为飞控本身的IMU数据，用过ROS节点发布给了激光SLAM算法。 谷歌SLAM项目如下： https://google-cartographer.readthedocs.io/en/latest/ https://github.com/googlecartographer 优点：在室内等没有GPS信号的地方，也可以实现定位定点，实现基本的避障飞行。 缺点：飞机不能过大的角度倾斜，否则会导致激光SLAM发散，如果不加入IMU会更发散更严重。因为以激光雷达大角度倾斜的情况下，SLAM构建地图会错位，导致特征点匹配错误。
我们计划加入三维激光雷达做这方面的尝试：
国外有人做过尝试： https://confluence.csiro.au/plugins/servlet/mobile?contentId=274464781#content/view/274464781 https://www.youtube.com/watchtime_continue=241&v=S0HIeDxqevQ https://m.youtube.com/watch?v=S0HIeDxqevQ
我们P200无人机的客户可以问我们升级代码和配置文件。
下一步计划融入GPS数据，实现有GPS到无GPS的状态切换，实现从有GPS的位置到无GPS的位置的顺利切换。解决无人机到有GPS信号到无GPS信号的飞行顺利切换。
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