大场景中基于IHDT的激光回环检测算法

针对大场景下机器人定位和地图构建中的累积漂移偏差问题,提出一种基于强度、高度与密度三进制模式(IHDT)描述子的激光回环检测算法。将点云空间划分为三进制单元块提取全局描述子IHDT,其中包含点云的强度、高度和密度信息。为提高回环检测的效率,避免直接匹配大场景中的关键帧,采用两阶段搜索算法;为确定与当前帧IHDT描述子最为相似的候选帧,通过检索历史帧IHDT的二进制矩阵,进而确定最终的目标回环索引。在KITTI 05大场景中,所提IHDT-LIO-SAM算法的轨迹均方根误差和标准差分别为1.81、2.23 m,相较于基于欧式距离的LIO-SAM回环检测算法分别减少34%和50%,显著降低了误差。在拥有多个回环的大场景中,所提方法展现出了更好的适应性。