基于激光雷达微特征提取的室内移动机器人地图构建
祝惠一 陈超 刘俊杰

衢州职业技术学院，浙江衢州，324000；

摘要：针对传统激光雷达SLAM在纹理缺失、结构相似场景中易出现定位漂移与地图失真问题，本文提出一种基于激光雷达微特征提取的室内移动机器人地图构建方法。该方法在常规几何特征（如直线、角点）基础上，深入挖掘激光点云中的细微结构特征，包括表面粗糙度、反射强度变化梯度及局部几何形态突变等“微特征”，并构建高维特征描述子。通过改进的ICP（迭代最近点）算法融合微特征匹配机制，增强数据关联的鲁棒性，有效提升在低纹理走廊、大面积玻璃幕墙等挑战性环境下的位姿估计精度。实验结果表明，与经典Gmapping、Hector SLAM等算法相比，本方法在TUM和自建室内数据集上均显著降低了轨迹漂移误差，构建的地图几何一致性与细节还原度更高，为复杂室内环境下的机器人自主导航提供了更可靠的环境表征。

关键词：激光雷达；微特征提取；SLAM；地图构建；移动机器人；点云处理；特征描述子

参考文献

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