激光雷达SLAM包括以下几种方案:

激光雷达SLAM包括以下几种方案:

直接法, 直接法的典型代表是ICP和NDT系列，ICP可以直接计算出激光的位姿，多帧可以构成联合优化，这种方案比较简单但是比较有效，常用于激光雷达的多程对齐。

基于特征的匹配(LO)，该方案的典型代表是LOAM和后续的改进方案A-LOAM/F-LOAM,该方案通过寻找线面特征，并通过特征匹配来计算帧间的位姿，多个位姿可以做BA优化。

多传感器融合的方案。该方案的典型代表是LIO-Mapping,LINS和LIO-SAMLIO-Mapping算法借鉴VINS-Mono的预积分和后端优化，前端视觉里程计改成激光里程计。

基于栅格的，该方案的代表是谷歌开源的cartography，这种方案在室内的机器人定位比较有优势。

基于面元，该方案的典型代表是suma。

基于语义信息，该方案的典型代表是segmap和suma++。

高精地图的生产包括语义信息的提取(通常来自视觉，部分也可来自激光),单程LIO(gnss+imu+dmi+lidar/visual odometry),多程对齐。说一下每一部分的难点吧:

图像语义信息的提取。图像的语义信息包括车道线，杆状物体，牌子，地面车信等；在高速场景，物体遮挡较少，物体检测的准确率是可以做到95%以上的；在城市道路，由于树木的遮挡(对牌子和杆状物体的遮挡), 车辆遮挡(对车道线和地面车信的遮挡),目前的检测是很难做到90%以上的。

点云的语义信息提取。点云对于特殊材料反射率较大(如车道线),基本上二分就可以解决很多问题，对于高速场景，车道线磨损并不严重，语义信息提取较容易；对于城市道路车道线磨损严重，且存在老旧的车道线的干扰，语义信息的提取是很难做到90%以上的。

LIO 高精采集车一般配备激光雷达，相机，imu, dmi和RTK等设备，对单程轨迹来说，是可以采用多传感器融合的。对于高速场景，建筑物遮挡较少，RTK信号较好，后结算的RTK的精度是可以做到30cm以内的(在山区和隧道场景例外)，自动化比较难做，这个和场景有关系。

多程融合。主要看人眼去分辨点云是否对齐，当然是可以建立小规模数据集进行评测，自动化率非常低。

总的来说，目前高精地图的生产是很难做到自动化的，主要原因是场景复杂,corner case太多，绝对精度和相对精度都很难满足要求。

总结一下，目前激光SLAM的直接法比较简单，可以用于激光里程计的多程对齐或回环检测; 纯LO的算法目前工业圈很少使用，一般采用多传感器融合的方案，毕竟激光雷达都用了，也不差IMU这样的传感器。多传感器融合的方案主要用于高精地图的制作，自动驾驶领域一般采用高精地图作为先验来定位，不会同时定位和建图。基于栅格的可以用于移动机器人，在室内环境栅格假设大多数还是有效的，在室外场景的话，一般会采用NDT Map来存储地图。基于语义信息和面元的话，个人不太了解，在工业圈的使用也不多。

惯性测量单元。

惯性测量单元是测量物体三轴姿态角（或角速率）以及加速度的装置。一般的，一个IMU包含了三个单轴的加速度计和三个单轴的陀螺，加速度计检测物体在载体坐标系统独立三轴的加速度信号，而陀螺检测载体相对于导航坐标系的角速度信号，测量物体在三维空间中的角速度和加速度，并以此解算出物体的姿态。

IMU和IMS是两个不同的概念，但它们之间存在一定的联系。

IMU（Inertial Measurement Unit），即惯性测量单元，主要用于测量物体在空间中的加速度和角速度信息。IMU通常包括三个加速度计和三个陀螺仪，它们能够感知物体在X、Y、Z三个轴向上的加速度和角速度，并通过数据处理系统输出相应的运动状态信息。IMU广泛应用于航空、导航、无人机等领域，具有精度高、响应快、可靠性强等特点。

IMS（Information Management System），即信息管理系统，是指一种集成化的信息处理平台，用于对企业或组织内部的各种信息进行管理和处理。IMS可以涵盖各种类型的信息，包括客户信息、销售信息、生产信息、财务信息等，其主要功能包括数据采集、存储、分析和共享等。IMS的目标是提高信息流程的效率和质量，增强组织的竞争力和创新能力。

虽然IMU和IMS是两个不同的概念，但它们在某些领域中可能会有交叉使用，比如在制造业领域中，IMU可以用于测量设备的运动状态信息，而IMS则可以用于对这些信息进行采集、存储和分析，从而支持生产过程的优化和控制。因此，在某些场景下，IMU和IMS可以协同工作，提高信息处理的效果和准确性。

IONet- Learning to Cure the Curse of Drift in Inertial Odometry

  惯性传感器在室内定位中扮演着重要的角色，这也反过来为其在个人应用程序的普及奠定了基础。低成本的惯性传感器通常在智能手机中被使用，被偏差和噪声所困扰。其中最为突出的就是使用加速度计通过双重积分获得位移时无限增长的误差；其次，状态估计中的小问题会传播，使里程计在几秒钟内几乎无法使用。我们提出打破连续积分中的循环，使用独立窗口替代惯导数据。这个挑战变为估计每个窗口的潜在状态，例如速度和方向，不能直接从惯导数据中直接观测得到。我们将证明如何将这个问题作为一个优化问题，并且展示如何使用深度循环神经网络来产生非常精确的轨迹，优于最先进的浅层技术，在各种各样的测试中。特别是，我们证明了IONet可以概括性地估计非周期性运动的里程表，这对于现有技术来讲是一项极具挑战性的任务。

   快速准确的室内定位是基本的需求，适用于许多个人应用，包括智能零售、公共场所导航、人机交互、增强现实。最有前途的应用之一是使用惯性传感器进行航位推算，由于其出色的移动性和灵活性收到了学术界和工业界的极大关注。

  MEMS(微机电系统)传感器的最新进展是使用惯性测量单元(IMU)，由于其体积小、价格便宜，可以部署在智能机上。但是，智能机上的低成本惯性传感器被噪声所困扰，导致无法进行有界系统漂移。根据牛顿力学，传统捷联惯性导航系统(SINS)直接整合IMU的测量值，但是由于误差的指数传播，很难通过集成精度有限的IMU传感器实现。为了解决这些问题，提出了基于行人航位推算(PDR)的方法。

  这种方法通过逐步检测来估计轨迹，估计步长和航向并更新每一步的位置( A Reliable and Accurate Indoor Localization Method Using Phone Inertial Sensors )，代替对加速度双重积进行定位的方式，逐步检测可将误差的指数漂移降低到线性增长式漂移。然而，动态步骤估计受传感器噪声的影响，用户的步长习惯和手机附件的变化，导致整个系统出现不可避免的错误( Walk Detection and Step Counting on Unconstrained Smartphones )。在某些情况下，无法检测到任何步骤，例如，如果将智能机放在婴儿车或超市购物车上，逐步的基于PDR的周期性假设将被打破。因此，SINS和PDR的内在问题阻止了惯性定位在日常生活中的广泛使用，两种方法的体系结构如下图所示。

  为了解决惯性系统不可避免的“诅咒”，我们打破了持续误差传播的周期，将惯性追踪转换为顺序学习问题，替代逐步检测PDR的多个开发模块。我们的模型可以使用未经处理的数据为室内用户提供连续的轨迹，模型结构如下图所示。

  我们改进了三个方面:

  在本节中，我们简要概述了捷联惯性导航系统（SINS），行人航位推算(PDR)和前馈深度学习中的一些相关工作。

  捷联惯性导航系统（Strapdown Inertial Navigation System，SINS）：捷联惯性导航系统（SINS）已被研究应用十来年，早先的惯性系统严重依赖于昂贵、笨重、高精度的惯性测量单元，因此其主要应用限制大型移动设备上，如汽车、轮船、飞机、潜艇和航天器。MEMS的最新技术进展使低成本MEMS IMU可以部署在机器人技术，无人机和移动设备上。但是，受大小和成本的制约，MEMS IMU的精度受到极大限制，并且必须与其他传感器集成在一起，例如视觉惯性里程表。另一个解决方案是在用户的脚部附加IMU，以利用脚跟触地来进行零速度更新以补偿系统错误漂移。这些不便之处使惯性解决方案无法在消费级设备上得到广泛采用。

  行人航位推算（Pedestrian Dead Reckoning）：与SINS惯性传感器的开环集成不同，PDR使用惯性测量来逐步检测，通过经验公式估算步长和航向。 由于不正确的步距位移分割和步幅估计，系统错误仍会迅速累积。 另外，必须根据用户的步行习惯仔细调整大量参数。 最新的研究主要集中在将PDR与外部参考资料融合在一起，例如平面图，WiFi指纹识别或环境磁场，但仍然存在基本问题，误差的快速漂移仍未解决。 与先前的工作相比，我们放弃了基于步骤的方法，并提出了惯性里程表的新通用框架。 这使我们能够处理更一般的跟踪问题，包括手推车和轮式装置，这是基于步进的PDR无法解决的。

  前馈深度学习（Sequential Deep Learning）：深度学习方法在处理顺序数据方面表现出卓越的性能，例如语音识别、机器翻译、视觉跟踪和视频描述。目前来看，IONet是第一个仅使用惯性数据实现惯性里程计的神经网络框架。以前基于学习的方法通过采用视觉测距发和视觉惯性测距法，其它的集中在学习物理直觉，状态空间模型及通过物理知识建立的监督神经网络。尽管其中大多数使用视觉观察，但我们的工作是利用现实世界中的传感器测量来学习高级运动轨迹。

  惯性导航的原理基于牛顿力学,它们允许在给定初始姿势以及来自加速度计和陀螺仪的测量值的情况下，跟踪对象的位置和方向。

  图一说明了惯性导航算法的基本机制。三轴陀螺仪测量载体坐标系相对于地理坐标系的角速度，角速度集成在状态估计方程中，如下所示：

为了表示方向，使用方向余弦矩阵 表示从载体坐标系到地理坐标系的变换，并使用旋转矩阵 更新

待续。。。。。。

大疆无人机的IMU模块一般包含加速度计、陀螺仪和磁力计三个传感器，用于测量无人机的加速度、角速度和地磁场，从而实现姿态稳定控制。这些传感器通常是独立的物理设备，并非同一个模块。

指南针模块也包含磁力计，但通常不包含加速度计和陀螺仪。指南针模块的主要作用是测量地球磁场方向，从而提供无人机的航向信息。

IMU模块的磁力计用于测量地磁场，因此可能受到外部磁场的干扰。如果外部磁场比较强，可能会导致姿态估计出现误差，从而影响无人机的飞行稳定性。为了避免这种情况，一些无人机会使用磁力计外置的方式，将磁力计远离干扰源，从而提高精度和可靠性。

IMU惯性测量单元（陀螺和加速度）输出角速度和加速度值，VG垂直陀螺输出的是在IMU基础上进行实践积分后得到的姿态（俯仰和横滚）角度值（角速度单位是°/S，角度单位是°，能理解吧，跟速度和位移的区别一样）。

AHRS中一般加了磁场计（相当于指南针、罗盘），输出航向、姿态角度等值。

AHRS称为航姿参考系统包括多个轴向传感器，能够为飞行器提供航向，横滚和侧翻信息，这类系统用来为飞行器提供准确可靠的姿态与航行信息。航姿参考系统与惯性测量单元IMU的区别在于，航姿参考系统（AHRS）包含了嵌入式的姿态数据解算单元与航向信息，惯性测量单元（IMU）仅仅提供传感器数据，并不具有提供准确可靠的姿态数据的功能。目前常用的航姿参考系统（AHRS）内部采用的多传感器数据融合进行的航姿解算单元为卡尔曼滤波器。

IMU/DGPS系统是指利用装在飞机上的GPS接收机和设在地面上的一个或多个基站上的GPS接收机同步而连续地观测GPS卫星信号，通过GPS载波相位测量差分定位技术获取航摄仪的位置参数，应用与航摄仪紧密固连的高精度惯性测量单元（IMU，Inertial Measurement Uint）直接测定航摄仪的姿态参数，通过IMU、DGPS数据的联合后处理技术获得测图所需的每张像片高精度外方位元素的航空摄影测量理论技术和方法。

以上就是关于激光雷达SLAM包括以下几种方案:全部的内容，包括:激光雷达SLAM包括以下几种方案:、IMU什么意思、IMU和IMS两者之间的关系等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！