slam算法适配ouster64线雷达和内置imu

Question

您好，我是仰慕您已久的粉丝，我目前也在做这个方向，怎无奈才疏学浅，最近遇到一个问题就是使用ouster64线雷达和其内置六轴IMU频率100hz进行SLAM建图，采用liosam算法，但出现跑飞情况严重，不知可否不吝赐教，指教一二，录制的bag包已经发给您了，期待赏脸指教，链接：https://pan.baidu.com/s/1NOk-JH3Nymp9qVfBh9gnRA?pwd=67ei
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Answer 1

• 这篇博客: 【从零开始学习SLAM】扫地机器人工作原理 传感器原理 结构 工作流程 路径规划技术中的 IMU惯性测量单元 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

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  惯性测量单元 Inertial measurement unit，一般包含了三个单轴的加速度计和三个单轴的陀螺仪，简单理解通过加速度二次积分就可以得到位移信息、通过角速度积分就可以得到三个角度，实时要比这个复杂许多，三轴的加速度计用于输出物体在载体坐标系统中的三个坐标轴方向上的加速度信息，三轴的陀螺仪用于输出载体相对于导航坐标系的三个坐标轴方向上的角速度信息

  通常指由3个加速度计和3个陀螺仪组成的组合单元，测量物体三轴姿态角（或角速率）及加速度的装置。加速度计和陀螺仪安装在互相垂直的测量轴上。低精度的IMU可以通过其他方式修正，GPS用于修正位置的长期漂移，气压计用于修正高度，磁力计用于修正姿态。陀螺仪和加速度计，是惯性导航系统的核心装置。借助内置的加速度传感器和陀螺仪，IMU 包含三组陀螺仪和加速度传感器，分别测量三个自由度的角加速度和线加速度，通过对加速度的积分和初始速度、位置的叠加运算，得到物体在空间位置中的运动方向和速度，因此随着时间的增长，会出现比较大的误差累积，速度累积误差和时间成正比，位置的误差随着时间的平方累积，所以惯性导航需要融合其他导航系统来保证系统的长期稳定性。所以很少只是用IMU的。结合惯性导航系统内的运动轨迹设定，对航向和速度进行修正以实现导航功能。 IMU 可获得载体的姿态、速度和位移等信息，被广泛用于汽车、机器人领域，

  目前来说，市面上存在的 IMU 以 6 轴与 9 轴为主。6 轴 IMU 包含一个三轴加速度传感器，一个三轴陀螺仪；9 轴 IMU 则多了一个三轴的磁力计。另外，对于采用 MEMS 技术的 IMU，一般还内置有温度计进行实时的温度校准。无论是 6 轴或 9 轴 IMU，都可实时的输出三维的角速度信号与加速度信号，以此解算出物体的当前姿态。这在在平台稳定与导航中有着重要的应用价值。

  IMU 的原理和黑暗中走小碎步很相似。在黑暗中，由于自己对步长的估计和实际走的距离存在误差，走的步数越来越多时，自己估计的位置与实际的位置相差会越来越远。走第一步时，估计位置与实际位置还比较接近；但随着步数增多，估计位置与实际位置的差别越来越大。根据此方法推广到三维，就是惯性测量单元的原理。

  学术上以牛顿力学定律为基础，通过测量载体在惯性参考系的加速度，将它对时间进行积分，且把它变换到导航坐标系中，就能够得到在导航坐标系中的速度、偏航角和位置等信息。