多传感器融合与R-LINS技术，如何实现高效长尾词信息处理？

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在大规模场景地图构建中，纯激光雷达传感器难以完美完成地图构建工作。此时，需要考虑使用不同的传感器，获取多种数据，以实现传感器的融合，最终完成复杂数据的精确构建。

在大规模场景下的地图构建时候，纯激光雷达传感器无法很好的完成地图构建工作，这时需要考虑使用不同的传感器，获取多种数据来进行传感器的融合，实现位姿的矫正，最终完成复杂大规模场景下的地图构建，这种方法也被称之为多传感器融合。

本篇文章要讲述的是发表在ICRA2020上的一篇多传感器融合实现点云地图构建的文章。

涵盖的知识面有：ESKF，IKF，IMU，Quaternion等。

论文地址：

​​arxiv.org/abs/1907.02233​​

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1、论文概览

R-LINS的本质是一个以机器人为中心的激光惯导状态估计器。它使用以下两种传感器来估计机器人的运动姿态：

6轴 IMU：高频，聚焦自身运动，不采集外界环境数据 3D LiDAR：低频，聚焦车体运动，采集外界环境数据 这两种传感器想必大家都不陌生。但是，这两个传感器在复杂大规模领域里，单独的依靠自己的数据是很难实现地图构建的。所以，为了能够在具有挑战性的环境下也能保持鲁棒性和计算效率，本文使用了迭代的误差状态卡尔曼滤波器(ESKF)来通过重复生成新的对应特征来递归的修正机器人的状态信息。

为了防止滤波发散和降低计算成本，本文采用了一种新的以机器人为中心的公式，该公式重新定义了一个移动的局部帧的状态估计量，而不是像标准的以世界为中心的LIO中的固定全局帧的状态估计量。